Как обрабатывать excel файл - Word и Excel - помощь в работе с программами

Содержание

Как в excel обработать большой объем данных без макросов. Пошаговые инструкции. Часть 1
Как в excel найти повторяющееся значение
Как в excel удалить дублирующиеся строки
Как в excel обработать большой объем данных, сводная таблица
Как в excel подтянуть данные из одного диапазона в другой, с помощью функции ВПР
Как в excel обработать большой объем данных, функция правсимв и левсимв
Заключение

Как в excel обработать большой объем данных без макросов. Пошаговые инструкции. Часть 1

Excel открывает большие возможности в обработке массива цифр и строк. Сегодня мы разберем, как в excel обработать большой объем данных. В этой части мы не будем разбирать макросы. Цель этой статьи — научиться работать с самыми доступными и простыми формулами excel, которые помогут выполнить нашу работу в большинстве случаев.

Статья будет разделена на 2 части. Содержание первой части, представлена ниже. Начнем без теории. Вряд ли она вам интересна.

Как в excel найти повторяющееся значение
Как в excel быстро удалить дублирующиеся строки
Работа со сводной таблицей в excel
Как в excel «подтянуть» данные из другого листа или файла
Что такое функции правсимв и левсимв и как их применять

Как в excel найти повторяющееся значение

В своде данных мы можем столкнуться с проблемой, когда нам нужно из большого количества строк быстро найти повторяющиеся строки. Ведь в одной строке может быть одно значение, а во второй, по такому же наименованию товара, дубль или другое значение.

Возьмем таблицу. В столбец Е ставим равно и затем, в поиске «Другие функции» ищем нужную нам формулу (см. рис 1)

Рис 1. Поиск формулы

Для поиска повторяющегося значения, в данном случае, в коде товара по столбцу А, мы будем пользоваться простой формулой = СЧЕТЕСЛИ

Рис 2 . Формула СЧЕТЕСЛИ

Выделяем весь столбец «А», и в диапазоне аргументов функций ( маленькое голубое окошко посреди экрана), у нас появляется А:А, то есть весь выделенный диапазон по этому столбцу. см. рис 3.

Рис 3.

Переходим в окно «критерий», и выделяем только первую строку по коду товара. У нас она отразится, как А2. см. рис. 3.

Рис 4

Далее, нажимаем «ок», и в столбце «Е» появляется цифра 1. Это значит, что по товару 100101200 Молоко Вологодское 1% жирности, только один такой товар, нет дублей. См. рис 5.

Рис 5.

«Протягиваем» значения по столбцу «Е» вниз, и мы получаем результат, а именно, какие товары у нас имеют дубль в нашем списке, см рис 6. У нас проявилось 2 одинаковых товара, (их excel обозначил цифрой 2), которые, для наглядности вручную выделил желтым.

рис 6. Результат поиска повторяющихся кодов товара

Если бы у нас было три одинаковых товара в списке, то excel, соответственно, проставил цифру 3. И так далее. Уже через простой фильтр, можно выделить, все, что больше 1 и увидеть полную картину.

Как в excel удалить дублирующиеся строки

По сути, метод, указанный выше, уже выполняет наш запрос. Однако, если Вам не нужны данные с повторяющихся строк, а требуется просто их удалить, тогда есть наиболее простой способ быстрого удаления дублей.

Мы воспользуемся функцией, которая уже встроена в панель excel. См. на панели закладку » ДАННЫЕ». Наша функция так и называется «Удалить дубликаты».

Мы выделяем область поиска, у нас это вновь столбец А. См рис 7.

(В более поздней версии excel, можно все находить через поисковое окно.)

Рис 7. Удалить дубликаты

Далее нам просто нужно подтвердить удаление. Однако, для наглядности, выделил зеленым те задвоенные строки, которые у нас есть. Это строка 7 и 21. См рис 8.

Рис 8

Теперь на панели жмем кнопку «удалить дубликаты». У нас появляется окошко. Здесь нам автоматически предлагает удалить всю горизонтальную строку, то есть «автоматически расширить выделенный диапазон». Жмем на кнопку «удалить дубликаты». См рис 9

Рис 9

После этого мы видим, что указаны столбцы отмеченные галочками, которые будут удалены по дублирующейся горизонтальной строке. См. рис 10. Мы жмем «ок».

Рис 10

Все. Теперь мы видим окно с оповещением, что дубль в количестве 1 строки был удален. Теперь, на месте 21-ой строки по товару-дублю, появился следующий товар из нижнего списка. См. рис 11.

Рис 11

Исходя из описания, может показаться, что по времени занимает не меньше, чем в первом варианте, но на самом деле это не так. Я просто эту функцию расписал очень подробно.

Как в excel обработать большой объем данных, сводная таблица

Сводная таблица служит для объединения разрозненной информации воедино. Сегодня мы также научимся это делать. Здесь нет ничего сложного. К примеру нам требуется, сколько же у нас есть одного и того же товара, не по брендам, а по виду товара.

Смотрим нашу таблицу. В панели инструментов ищем закладку «ВСТАВКА». Под панелью инструментов, в верхнем левом углу, появляется иконка, которая так и называется «Сводная таблица». см. рис 12. (Или ищем ее в поиске новой версии excel)

Мы выделяем все столбцы или столбцы интересующих нас значений.

рис 12.

Затем нажимаем на иконку «сводная таблица». У нас выходит окошко, в котором выделен диапазон столбцов. По умолчанию, excel предлагает сводную таблицу вынести на новый лист. см. рис 13. Мы так и делаем.

рис 13

Подтверждаем команду нажав кнопку «ок». Получаем на новом листе нашей страницы excel возможность построения сводной таблицы, см рис 14.

рис 14

Теперь мы выбираем нужные нам значения из правого верхнего участка. Раз мы договорились, что нам нужно знать сколько у нас товара по одному наименованию, то выбираем галкой наименование товара. См. рис 15.

рис 15

По аналогии, мы ставим галку напротив количества (остатки в шт, склад 1).

При этом, перемещаем данные с количеством не в окно «название строк», а в окно «Значения». см. рис 16

Здесь мы видим, что у нас появился дополнительный столбец, но пока не по количеству штук каждого товара, а по количеству строк. Далее мы делаем следующую операцию.

рис 16

Правой клавишей мыши нажимаем на столбец с количеством. См. рис 17. У нас открывается окно, где в строке ИТОГИ ПО, мы ставим галку не по количеству (строк), как на картинке, а по сумме.

рис 17

Теперь мы получаем именно сведенное количество по каждому товару. См рис 18.

рис 18. Свод товаров по количеству

Для сравнения и наглядности, возвращаемся в исходный лист, (см. рис 19) и мы видим:

одинаковые товары по наименованию, помеченные синим цветом 3+3 = 6 штук.

одинаковые товары, помеченные зеленым 5+56 = 61 штука.

Тоже самое у нас в сводной таблице ( рис 18), 6 и 61 штука.

рис 19

В сводную таблицу можно добавить поставщика и так далее. Можно ее сделать более сложной в плане количества учитываемый столбцов. Это уже дело необходимости и практики. Один-два раза сделаете, поймете суть. Потом, навык, как в excel обработать большой объем данных на уровне сводной таблицы, уже никогда не забудете.

Как в excel подтянуть данные из одного диапазона в другой, с помощью функции ВПР

Будет логичным, если сразу же покажу, как в excel «подтянуть» данные из другого листа или файла, в другой. Для этого есть замечательная функция ВПР. Мы разберем, как пользоваться этим на уже знакомых нам данных.

К примеру, Вам нужно свести цифры воедино с другого магазина, склада заявки на один лист Excel. Это делается по ключевому значению, которое должно быть во всех источниках данных. Это может быть уникальный код товара или его наименование.

Сразу оговорюсь по наименованию или текстовому значению, функция ВПР бескомпромиссна.

Если в наименовании товара есть пробел или точка, (любое отклонение) то для нее это будет уже другое значение.

Также необходимо, что бы все источники были в одном формате. Если мы говорим о числах, то в числовом формате.

Итак, у нас есть исходный файл, на листе 1, (см. рис 20)

рис 20

Из листа 2, (рис 21) мы будем подтягивать цифры в лист 1. Обратите внимание, что количества на листах разное. Строки также могут быть смещены в списке или перемешаны, поэтому, простым сложением одной цифры с другой нам не обойтись.

рис 21

Для нас данные на листе 1 те, к которым нужно подтянуть другие значения. Также действуем через знак равно «=». В левом верхнем углу, через поиск других функций, находим ВПР, см рис 22.

рис 22

Затем, у нас открывается окно и мы выделяем весь столбец А, то есть искомое значение. Оно в новом окне выделяется, как А:А, см рис 23.

рис 23

Далее, мышкой переходим в самом окошке на вторую строку «таблица», только после этого переходим на лист 2 нашего файла.

рис 24

И от столбца «А» выделяем и протягиваем к столбцу с количеством. В данном случае, к столбцу «D», см рис 25.

рис 25

Столбец D, это четвертый столбец начиная с искомого значения, то есть с кода товара в столбце А.

Поэтому, мы ставим в третьем поле окошка «номер столбца» цифру 4. и в поле «интервальный просмотр» всего ноль. В итоге у нас получается заполненное окошко, см рис 26.

рис 26

Нажимаем «ок», и получаем подтянутую цифру со второго листа, по коду товара 100101200. см. рис 27.

рис 27

Протягиваем значение вниз, столбец D заполняется цифрами с листа 2. см. рис 28. Здесь нам остается просто сложить одни цифры с другими простой формулой сложения и протянуть вниз.

рис 28

Таким образом, мы можем подтянуть значение из большого массива данных, которое вручную искать долго и не целесообразно, если есть функция ВПР.

Важный момент. Если Вы подтягиваете из другого файла, то файлы должны быть сохранены. И еще. Формулы подтянутых значений остаются. Вам нужна цифры привести в значения или не удалять и не менять значения, которые Вы подтягивали.

Как в excel обработать большой объем данных, функция правсимв и левсимв

Бывает, что необходимо для работы с функцией ВПР, привести искомые значения, и значение которые мы подтягиваем в единую форму. Как мы говорили выше, для ВПР любое отклонение, даже пробел, это уже другое значение.

Для этого, нам в помощь функция excel: правсимв и левсимв. То есть с помощью этой функции можно слева или справа нашего значения, например наименования товара, убрать лишние знаки.

Итак,, нам нужно взять только часть от полного наименования. Смотрим наш рис 29, к примеру, нам нужно только слово «молоко». Мы также в окне поиска формул ищем = левсимв.

рис 29

У нас появляется окошко, см рис 30.

рис 30

Мы выделяем интересующий нас столбец «В», в строке «текст» он появляется как В:В, см рис 31.

рис 31

Далее, в строку «количество знаков» мы ставим ту цифру, сколько букв или символов содержит слово или слова с пробелом начиная с левой стороны. Если нам нужно только слово «молоко», то в нем, с учетом пробела 7 букв, поэтому, ставим цифру 7. См. рис 32.

рис 32

Вот и обрезалось наше наименование только в нужное нам слово, см. рис 33.

рис 33

Теперь остается только «протянуть» вниз, и все значения с первыми 7-ю символами с левой стороны, будут в нашей таблице., см рис 34.

рис 34

По аналогии, можно пользоваться функцией ПРАВСИМВ. Здесь все тоже самое, только символы оставляет с правой стороны. Эту функцию часто применяют на числовых значениях, когда код имеет дополнительные обозначения или отделяется, например точкой.

Заключение

Я отдельно сделал статью, как в excel вести учет и планирование товарных запасов. Ели интересно, статью можно почитать здесь .

Чтобы не утяжелять прочтение, разделю материал на две части. В следующей части пойдет речь о том, как в excel обработать большой объем данных с помощью функции СЦЕПИТЬ, построения графиков и диаграмм. Как автоматически подсветить значения верхнего или нижнего порога, и как седлать пароль на страницу или всю книгу в excel, и так далее.

Надеюсь материал был полезным, всего Вам хорошего. Успехов!

Источник

Время на прочтение
4 мин

Количество просмотров 199K

По работе пришлось столкнуться с задачей обработки xls файлов средствами python. Немного по гуглив, я натолкнулся на несколько библиотек, с помощью которых можно работать с файлами excel.

Библиотеки:
— xlrd – дает возможность читать файлы Excel
— xlwt – создание и заполнение файлов Excel
— xlutils – набор утилит для расширения возможности предыдущих двух библиотек
— pyExcelerator – также дает возможность работать с файлами Excel, но давно не обновлялась.

Для своей задачи я использовал первые три библиотеки.
Задача была разбита на несколько частей: чтение файла с расширением xls; создание нового и заполнение его; создание копии файла на основе входного файла; удаление необходимых строк в выходном файле.

Чтение входного файла

Эта задача не отличается высокой сложностью. Документация и примеры, идущие в комплекте с xlrd, помогли быстро решить ее.
Пример кода:

import xlrd rb = xlrd.open_workbook('d:/final.xls',formatting_info=True) sheet = rb.sheet_by_index(0) for rownum in range(sheet.nrows): row = sheet.row_values(rownum) for c_el in row: print c_el

Создание нового файла и заполнение его

Эта задача оказалась не сложнее предыдущей. Документация и примеры помогли.
Пример кода:

import xlwt from datetime import datetime
font0 = xlwt.Font() font0.name = 'Times New Roman' font0.colour_index = 2 font0.bold = True style0 = xlwt.XFStyle() style0.font = font0 style1 = xlwt.XFStyle() style1.num_format_str = 'D-MMM-YY' wb = xlwt.Workbook() ws = wb.add_sheet('A Test Sheet') ws .write(0, 0, 'Test', style0) ws.write(1, 0, datetime.now(), style1) ws.write(2, 0, 1) ws.write(2, 1, 1) ws.write(2, 2, xlwt.Formula("A3+B3")) wb
.save('example.xls')

Создание копии файла на основе входного файла

Эта задача может решаться двумя путями. Вариант первый: открываем на чтение входной файл, создаем новый файл и по циклу переписываем все данные с одного файла в другой. Такое решение не сложно реализовать, поэтому пример кода выкладывать нет смысла. Вариант второй: воспользоваться библиотекой xlutils. В данной библиотеке есть много чего интересного и полезного, но для нашей задачи будет интересен именно xlutils.copy.
И так, пример кода по созданию файла на основании входного с использованием xlutils.copy:

import xlrd import xlwt from xlutils.copy import copy
rb
= open_workbook('final.xls',on_demand=True,formatting_info=True) wb = copy(rb) wb.save("final_complete.xls")

Вот такой вот небольшой код получился. Для того чтобы он работал, обязательно должен стоять флаг on_demand=True. Благодаря использованию флага formatting_info выходной файл получается с такими же стилями оформления, как и входной. Для моей задачи это оказалась нужная опция.

Удаление строк по заданному условию

Для решения данной задачи было решено использовать фильтр. Один из вариантов — это переписывание из одного файла в другой, исключая те варианты, которые не выполняют заданное условие. Но тут есть одна загвоздка, если необходимо сохранить стиль оформление документа, то этот подход не подойдет (Если конечно вы заранее не знаете стиль оформления и можете задать его программно). Решение поставленной задачи было достигнуто посредством использования xlutils.filter. Задача: оставить в выходном Excel файле только те записи, которые содержатся в передаваемом списке.
Код, который решает данную задачу:

from xlutils.filter import GlobReader,BaseFilter,DirectoryWriter,process
myfile ='final2.xls' mydir='d:/' class MyFilter(BaseFilter): goodlist = Nonedef __init__(self,elist): self.goodlist = goodlist self.wtw = 0 self.wtc = 0def workbook(self, rdbook, wtbook_name): self.next.workbook(rdbook, 'filtered_'+wtbook_name) def row(self, rdrowx, wtrowx): passdef cell(self, rdrowx, rdcolx, wtrowx, wtcolx): value = self.rdsheet.cell(rdrowx,rdcolx).value if value in self.goodlist: self.wtc=self.wtc+1 self.next.row(rdrowx,wtrowx) else: return self.next.cell(rdrowx,rdcolx,self.wtc,wtcolx) data = """somedata1 somedata2 somedata3 somedata4 somedata5 """ goodlist = data.split("n") process(GlobReader(os
.path.join(mydir,myfile)),MyFilter(goodlist),DirectoryWriter(mydir))

Заключение

Используя набор из трех библиотек, поставленные задачи были решены. Было замечено следующее: при наличии во входном Excel файле графических элементов (картинки и т.д) в выходной файл они не переносятся. Возможно изучив эти библиотеки можно будет решить и эту часть задачи.

Ссылки

sourceforge.net/projects/pyexcelerator
www.python-excel.org — на три первых библиотеки.
groups.google.com/group/python-excel — группа, в которой обсуждают использование библиотек xlrd, xlwt и xlutils.

~~P.S. Думаю было бы неплохо перенести данный пост в тематический блог.~~

Источник

Программы, надстройки и макросы для обработки таблиц Excel (преобразование и форматирование таблиц, создание новых таблиц из исходных)

Надстройка FillDocuments для MS Excel: общие сведения

Предназначение программы: заполнение множества документов данными из Excel нажатием одной кнопки.
Для работы программы требуется таблица Excel с данными для подстановки, и папка с шаблоном (шаблонами) документов.
В качестве шаблонов можно использовать файлы Word и Excel.
На выходе получаются заполненные файлы исходного…
Программа «Прайс лист», выполненная в виде надстройки для Excel, позволяет легко автоматизировать обработку прайс-листов.
Вспомните ситуацию: поставщики в очередной раз прислали свои прайс-листы в Excel — конечно, в совершенно разных форматах — и вам нужно объединить данные из всех этих файлов в одну таблицу. А составители этих таблиц будто специально хотели усложнить вам жизнь…
Программа предназначена для сравнения и подстановки значений в таблицах Excel.
Если вам надо сравнить 2 таблицы (по одному столбцу, или по нескольким),
и для совпадающих строк скопировать значения выбранных столбцов из одной таблицы в другую,
надстройка «Lookup» поможет сделать это нажатием одной кнопки.

То же самое можно сделать при помощи формулы =ВПР(), но:

формулы…
Этот макрос предназначен для сбора (загрузки) информации из файлов Excel, расположенных в одной папке.

Для работы этого макроса, помимо него самого, вам понадобится добавить в свой файл:

функцию FilenamesCollection для получения списка файлов в папке

функцию GetFolder для вывода диалогового окна выбора папки с запоминанием выбранной папки

прогресс-бар для отображения…
Программа предназначена для автоматизации процесса создания форм ввода и редактирования данных из таблиц Excel.
Сейчас реализована лишь малая часть программы.
Но уже сейчас программа достаточно точно распознаёт типы полей таблицы, и для полей типа «выпадающий список» и «поле с маской ввода» формирует список значений и маску ввода соответственно.
Как будет свободное время -…
Программа предназначена для формирования (заполнения) договоров купли-продажи.

Исходными данными выступает таблица сделок, и шаблон договора, в который при помощи формул подставляются значения из заданной строки таблицы сделок.
Для запуска программы достаточно нажать зеленую кнопку — и сразу же начнётся формирование договоров (файлов Excel из одного листа) в автоматически созданной папке…
Макрос предназначен для создания текстовых файлов в кодировке UTF-8.
Исходными данными является таблица Excel из 12 столбцов.
Сначала, макрос создаёт папку для будущих текстовых файлов.
Папка создаётся в том же каталоге, где расположена книга Excel.
Далее, для каждой строки таблицы, макрос формирует подпапку,
используя в качестве её названия текст из 7-го столбца таблицы.
И потом, когда папка…
Данный макрос предназначен для поиска адресов электронной почты на листе Excel, с последующим выводом найденных адресов на отдельный лист.
В прикреплённом файле, на первом листе («исходные данные»), ячейки заполнены неструктурированной информацией (смесь фамилий, адресов почты, прочей ненужной информации)
Макрос вычленяет из текста ячеек адреса электронной почты, и выводит все найденные…
Надстройка SearchText предназначена для поиска заданного текста в книге Excel, с выводом результатов поиска на отдельный лист.

При запуске надстройка формирует панель инструментов, с которой осуществляется запуск всех макросов:

В Excel 2007 и 2010 панель инструментов можно найти на вкладке «Надстройки»:

Надстройка SearchText является расширенной версией надстройки для…
Программа предназначена для сравнения цен конкурентов из их прайсов с прайс-листом вашей организации.

ВНИМАНИЕ: Недавно разработана многофункциональная программа для обработки прайс-листов

Новая программа объединения и обработки прайс-листов доступна на сайте для скачивания и тестирования на различных наборах прайс-листов.

Исходными данными для программы являются:

ваш прайс…
К примеру, есть у вас несколько десятков (или сотен) текстовых файлов с подобным содержимым:
(количество файлов, и количество строк данных в каждом файле не ограничено)
1c04;1J0-698-151-G;1 комплект тормозных накладок;1J0698151G;1J0698151G;5;1
1c04;1H0698151A;Тормозные колодки;1H0698151A;1H0698151A;1;1
1c04;1K0-698-151-B;Тормозные колодки;1K0698151B;1K0698151B;2;1
А надо из всего этого…
Программа предназначена для автоматизации формирования договоров комиссии и купли автотранспортного средства.
В качестве исходных данных выступают:

таблица Excel с реквизитами создаваемых документов
папка с шаблонами договоров (в формате dot)

В исходной таблице Excel занесены все необходимые исходные данные для заполнения бланков договоров, а также, при помощи пользовательских формул (UDF),…
База данных «Преподаватели» предназначена для автоматизации работы администрации учебных заведений.

Программа обеспечивает выполнение всех необходимых операций по приему документов, поиску и анализу информации, составлению отчетов.

Эта база данных представляюет собой урезанную и немного изменённую версию программы АИСС СПК.

Программа обеспечивает:

Хранение полной…
Программа предназначена для поиска минимальных цен на товары в Яндекс.Маркете
UPDATE: Продажа программы прекращена 14 мая 2015 года, ввиду нерентабельности техподдержки
(это единственная из моих программ, где я не могу гарантировать работоспособность, — т.к. всё зависит от Яндекса, который часто меняет сайт, и вводит ограничения типа капчи).
Техподдержка программы тоже прекращена в полном…
Макрос FilenamesWithValues предназначен для получения списка файлов Excel из заданной папки, и загрузки значений из каждого найденного файла.
В отдельной ячейке задаётся путь к папке, которая будет просмотрена в поисках файлов Excel.
При формировании списка файлов проставляются гиперссылки на найденные файлы, указывается дата создания файла.
Из каждого файла загружаются значения с…
Программа предназначена для работы с заказами, оформляемыми менеджерами на выставках.

Основные функции программы:

создание (заполнение) новых заказов

редактирование существующих заказов

объединение нескольких заказов в один

формирование заявки на продукцию на основании данных их сформированных заказов

Для каждого заказа предусмотрен выбор клиента из базы данных (если клиент…
Программа АИСС «СПК» предназначена для автоматизации работы приемной комиссии колледжей и техникумов.

АИСС обеспечивает выполнение всех необходимых операций по приему документов, поиску и анализу информации, составлению отчетов.

Назначением программы является автоматизация труда работника приёмной комиссии учебного заведения.

Программа обеспечивает:

Хранение полной…
Если ваш макрос выдаёт ошибку при использовании метода SpecialCells — возможно, причина в установленной защите листа Excel.
Почему разработчики Microsoft отключили работу этой функции на защищённых листах — не совсем понятно, но мы попробуем обойти это ограничение.

Итак, нам надо получить все заполненные ячейки из некого диапазона листа Excel.
Обычно для этого используется вызов…
Если вам нужно рассылать письма из Excel,
воспользуйтесь готовым решением в виде надстройки FillDocuments
Ознакомьтесь с возможностями и способами рассылки писем из Excel,
а также с инструкцией по настройке рассылки через TheBAT

Макроc предназначен для автоматизированной рассылки почты из Excel.
Для рассылки используется почтовая программа TheBAT!
(подразумевается, что эта программа на…
Надстройка предназначена для выполнения множественных замен в выделенном диапазоне ячеек.

После запуска надстройки, появляется панель инструментов из 3 кнопок:

Кнопка «Выполнить все замены» — выполняет замены в выделенном диапазоне ячеек

Кнопка «Изменить список замен» — отображает лист настроек, где в первом столбце находится список заменяемых…
Функция UniqueValues возвращает коллекцию, содержащую уникальные непустые значения из диапазона ячеек (или массива)
Function UniqueValues(ByVal arr) As Collection
‘ функция получает в качестве параметра массив любой размерности
‘ возвращает коллекцию уникальных НЕПУСТЫХ значений
Set UniqueValues = New Collection: On Error Resume Next
For Each v In arr
v = Trim(v): If Len(v…
Программа выполняет поиск организаций по ИНН на официальном сайте для размещения информации о государственных (муниципальных) учреждениях bus.gov.ru, и заносит данные о найденных организациях в таблицу Excel.

Смотрите также парсер сайта bus.gov.ru,который создаёт в Excel таблицу со списком организаций с этого сайта по выбранному региону и сферам деятельности.

На скриншоте красным цветом…
Функция GetValue предназначена для получения данных из закрытой книги Excel
Использовать такой способ имеет смысл только в том случае, если из большого файла надо получить значения только нескольких ячеек (или одного диапазона ячеек), и при этом точно известно расположение на листе интересующих нас ячеек, и имена листов
Пример использования функции:
Sub ПримерИспользования_GetValue()
p =…
Программа предназначена для загрузки списка товаров из актов о приеме-передаче основных средств.
Поддерживаются акты по формам № ОС-3.1 и № ОС-3.3, возможно добавить поддержку актов других форм (в формате Excel).
При запуске макроса, выводится диалоговое окно выбора папки, после чего, в выбранной папке, производится поиск всех файлов Excel.
Для каждого из найденных файлов Excel, программа…
Данный макрос автоматизирует процесс переключения раскладки клавиатуры (смену языков ввода) при работе с таблицами в Excel.

К примеру, вы заносите данные в таблицу, где в некоторые столбцы требуется вводить русские слова (фамилия, имя, и т.п.), а в другие столбцы — английские (марка и модель авто, и т.д.)

Чтобы каждый раз не переключать раскладку вручную — можно воспользоваться WinAPI…
Часто бывает, что надо получить данные из другой, открытой вместе с используемой, книги Excel.
Данная функция помогает получить ссылку на другую, открытую в текущий момент, книгу:
Sub ПримерИспользования_GetAnotherWorkbook()
Dim WB As Workbook
Set WB = GetAnotherWorkbook
If Not WB Is Nothing Then
MsgBox «Выбрана книга: » & WB.FullName, vbInformation
Else…
Надстройка для транслитерации или кодирования (замены символов их кодами) выделенного диапазона ячеек Excel
При запуске надстройки в Excel формируется панель инструментов, при помощи которой можно выполнять следующие действия:

Нажатием кнопки RU->EN выполнить транслитерацию выделенного диапазона ячеек

Нажатием кнопки EN->RU выполнить транслитерацию выделенного диапазона ячеек

В…
Программный комплекс, предназначенный для автоматизации учёта и администрирования сети связи телефонной или телекоммуникационной компании.

Программа позволяет хранить и редактировать базу данных объектов (в виде файлов Excel), просматривать существующие трассы и формировать новые.

Особенность программы — возможность учёта и администрирования узлов связи с нестандартными…
Программа позволяет сформировать отчёты по базе данных больницы.
Кроме того, реализован ввод данных в базу о новых пациентах.
Функция TextFile2Array предназначена для преобразования файла CSV в двумерный массив
Очень часто при работе с текстовыми файлами (и, в частности, с файлами CSV) приходится их загружать на лист Excel, предварительно производя фильтрацию данных в этом файле.
Чтобы упростить весь процесс — от выбора файла CSV в диалоговом окне, до разбиения загруженного из файла текста в двумерный массив, и была…
Программа предназначена для формирования прайс-листов на ноутбуки с соответствии с требованиями интернет-каталога Onliner.by

Основные функции программы:

(учитываются цены фирм-конкурентов, цены onliner.by и надбавка фирмы)

загрузка каталога ноутбуков (названия, характеристики, цены) с сайта onliner.by в файл Excel, и обновление этого каталога

назначение соответствий моделей…
Программа предназначена для составления учебного расписания.
На отдельных листах хранится список преподавателей вуза, список групп и занятий у этих групп по дням недели.
Макрос делает выборку по всем преподавателям (или по выбранному преподавателю),
фильтрует по заданной группе (курсу), если не выбрана опция «все курсы»,
сортирует по времени начала занятия, группирует по дню…
Система учёта заявок предназначена для автоматизации ввода, редактирования и учёта заданий на заказ запасных частей для автомобилей.

Программа позволяет производить поиск по базе данных, и распечатку информации о выбранном заказе.

Эта база данных представляет собой урезанную и немного изменённую версию программы АИСС СПК.
Программа предназначена для обработки таблиц с тарифами на междугородную и международную телефонную связь.

Присутствует опция выгрузки обработанной таблицы в файл формата XML.

При запуске программы (которая выполнена в виде надстройки Excel) формируется дополнительная панель инструментов:

Формируемый надстройкой XML-файл имеет такую структуру:
Программа предназначена для формирования заданий на производство.
Исходными данными выступают таблицы Excel и файлы XML.
При конвертации таблиц происходит обработка данных и перестановка столбцов.
При запуске программа формирует панель инструментов с 6 кнопками — для обработки файлов различной структуры.
Программа предназначена для формирования единого прайс-листа автозапчастей на основании нескольких исходных прайсов различной структуры.

ВНИМАНИЕ: Описанная в данной статье программа послужила прототипом для новой, многофункциональной программы, где пользователь сам может настраивать обработку прайс-листов

Новая программа объединения и обработки прайс-листов доступна на сайте для…
Макрос формирует прайс-лист для отправки клиенту.
Исходными данными являются позиции из основного прайс-листа фирмы.
При формировании нового прайса учитывается бонус продавца, а также коэффициенты дохода и доставки.

Помимо этого простейшего макроса, у нас на сайте есть множество других программ для работы с прайс-листами.
Например, для сбора данных из прайсов разных поставщиков…
Программа предназначена для преобразования файлов формата .HTM с объявлениями о продаже недвижимости (файлы являются результатом сохранения веб-страниц с сайтов публикации объявлений) в формат Microsoft Excel.
Программа производит анализ текста объвлений, распознаёт значения площади и этажности, отделяет второстепенные данные (комментарий) из текста объявления, преобразует различные форматы цен (…
Если у вас есть таблица Excel, в которой, в определённом столбце, через запятую перечислены значения (или диапазоны значений), а вы хотите получить аналогичную таблицу, но чтобы в каждой строке было только одно значение, — то вам на помощь придёт функция ExtendArray.

(пример работы функции можно увидеть на прикреплённом изображении)

В своей работе ExtendArray использует функцию…
Программа предназначена для предпечатной подготовки, и последующего вывода на печать (на виртуальный ПДФ принтер) документов Excel.

Программа позволяет:

подгонять файлы, выгруженные из 1С, под печать на одной странице

изменять ориентацию страницы для счетов-фактур

вставлять реквизиты (фамилии, информацию о доверенностях) в специально выделенные для этого ячейки

вставлять…
Программа предназначена для работы с заявками на оборудование.

Цели программы:

автоматизация составления и редактирования заявок

преобразование имеющихся заявок в виде отдельных файлов Excel различной структуры к единому виду

формирование отчётов по категориям и типам заявок

стандартизация печатной формы заявок

разграничение доступа на работу с базой данных заявок

…
Данная программа предназначена для выборки выражений по заданным «минус словам»
В качестве базы используется выгрузка из файлов формата csv, данные загружаются в столбец «A» (далее БАЗА).
В столбец «E» заносятся слова которые нужно найти в БАЗЕ. При нажатии на кнопку «Добавить минус слова» происходит выборка вхождений заданных шаблонов…
Макрос предназначен для экспорта выделенного диапазона ячеек книги Excel в код HTML.

Смотрите также надстройку для экспорта таблицы или выделенного диапазона ячеек в HTML

Результат (HTML код таблицы) помещается в буфер обмена.
Первая строка выделенного диапазона ячеек считается заголовком таблицы (обрамляется тегами <th> вместо <td>)

Например, мы имеем…
Sub ПримерИспользования()
‘ задаём полный путь к обрабатываемому файлу
ПутьКФайлу$ = ThisWorkbook.Path & «» & «Contract.XLS»

Application.ScreenUpdating = False ‘ отключаем обновление экрана
arr = LoadArrayFromWorkbook(ПутьКФайлу$, «a2», 30) ‘ загружаем данные

‘ выводим результаты в окно Immediate
Debug.Print «…
Программа предназначена для сбора данных из отчётов нефтедобывающих компаний.

Исходными данными выступают файлы оперативной отчётности следующих типов:

Добыча

Переработка

Сбыт

Сервис

Анализ

На распределение

Во втором столбце таблицы перечислены названия компаний, чьи отчеты программа будет обрабатывать,
а в строке заголовка — список месяцев, данные по по…
Надстройка предназначена для быстрой конвертации выделенного диапазона ячеек в HTML код для вставки на сайт.
При запуске надстройки, формируется панель инструментов (на ленте, на вкладке Надстройки)
с 2 кнопками: экспорт в HTML всей таблицы, или только выделенного диапазона ячеек

Файл надстройки, — во вложении к статье.
Программа корректно обрабатывает объединённые ячейки.
Количество…
Клавиша:
Ctrl + T
Макрос:
Создание Текстовых Файлов

Клавиша:
Ctrl + 4
Макрос:
Окраска Объединённых Ячеек

Клавиша:
Ctrl + 5
Макрос:
Окраска Всех Объединённых Ячеек

Клавиша:
Ctrl + G
Макрос:
Объединение Значений Из Ячеек

Клавиша:
Ctrl + Shift + G
Макрос:
Разъединение Значений Из Ячеек

Клавиша:
Ctrl + Shift + D
Макрос:
Поиск Дубликатов В Книге

Клавиша:
Ctrl + Shift + O
Макрос:…
Программа предназначена для расчёта твердости металла (сплава) по изображению оттиска, выполненного на специальном оборудовании (с многократным увеличением)
В качестве исходных данных выступает 24-битное изображение в формате BMP, на основании результатов обработки которого (считывается массив, содержащий цвета отдельных пикселей) и производятся все дальнейшие вычисления.
Сначала из массива…
Программа предназначена для вывода отчёта по мероприятиям налоговой инспекции.

Исходные данные для обработки расположены на других листах того же файла Excel:

перечень мероприятий налогового контроля, проведенных в отношении контрагентов

поручения об истребовании документов (информации)

запросы в кредитные организации о предоставлении сведений по операциям на счетах…
Программа предназначена для автоматизации рабочего места сотрудника, отвечающего за регистрацию, прием на работу, и увольнение иностранных граждан.
В качестве исходных данных используется таблица изображенная на скриншоте.
В этой таблице содержится нужная информация, необходимая для заполнения шаблонов документов.
Программа заполняет следующие документы:

Доверенность (doc)

Заявление на…
Макрос предназначен для создания сводной таблицы и диаграммы для отчёта по трафику.

В качестве исходных данных выступает таблица со статистикой доступа в интернет — сформированная программой создания отчётов по статистике

Создаваемая сводная диаграмма позволяет легко проанализировать причины перерасхода трафика, а сводная таблица предоставляет детализированный отчёт по каждому сайту.

При…
Программа предназначена для обработки отчётов управления по сделкам с ценными бумагами

Основные функции программы:

Создание новых отчётов управления (за следующий квартал) на основании текущих отчётов

Внесение изменений и дополнений в существующие отчёты

Формирование сводной таблицы по вкладам для оценки роста, а также коэффициентов ликвидности и версификации вкладов

Обработка…
Программа предназначена для объединения однотипных отчётов, сформированных программой 1С
Обрабатываемые отчёты (файлы Excel) хранятся в одной папке, и имеют структуру, изображенную на скриншоте:

В итоговой таблице, загруженные строки группируются (объединяются) при совпадении значений в 2 полях — «модель» и «название»,
при этом количество в объединяемых…
Программа позволяет загружать котировки различных валют из файлов формата .HTM, и анализировать их при различных параметрах анализа.
Все котировки разбиваются на отдельные блоки (временные диапазоны для разбивки задаются на форме настроек), и анализ производится по каждому блоку в отдельности.
Есть возможность исключить из расчётов данные за пятницу.
Изменение параметров вычисления значений BS…
Программа предназначена для выборки данных из текстовых файлов, которые были сгенерированны инвентаризационной программой
В качестве исходных данных для макроса используются текстовые файлы, в которых находится информация о конфигурации компьютеров
(на каждый компьютер приходится по 3 файла).
Работу макроса можно разделить на следующие этапы:

Выбор папки с данными по всем компьютерам…
Программа служит для преобразования тиковых значений котировок в свечи необходимого периода
Исходный файл в формате .csv получается в результате выгрузки (экспорта) котировок с сайта www.finam.ru (Фьючерсы ФОРТС),
и содержит большое количество строк (записей) — около 1 миллиона за 1 день.
В исходном файле CSV имеется таблица со следующими столбцами:
<TICKER> <PER> <DATE…
Программа предназначена для вывода информации о скором наступлении события
Каждый раз при открытии файла (и автоматической активации макроса), происходит проверка разницы между текущей датой, и датой окончания действия полиса
(столбец номер 7 на скриншоте).
Если эта разница находится в пределах 10 дней (параметр можно менять по своему усмотрению), то на отдельный лист выводится ссылка на…
Программа предназначена для формирования отчёта по серверам компании (список технических характеристик, IP адресов, установленного программного обеспечения)
В качестве исходных данных для программы имеется выгрузка из Help Desk системы Acme в формате XLS, но этот отчёт, хоть и содержит все необходимые данные, крайне неудобен для анализа и дальнейшей обработки:

Программа производит поиск…
Программа предназначена для анализа ожидаемой доходности различных портфелей

(рассматриваются всевозможные комбинации проектов)

При помощи формул типа =СЛЧИС() на листах с характеристиками проектов генерируются различные комбинации исходных значений, на основании которых формулами рассчитывается доходность проекта.

Методом Монте-Карло формируются массивы значений (по одному массиву для…
Программа предназначена для создания отчётов по детализации телефонных звонков (междугородная и международная связь), последующей упаковки созданных детализаций в ZIP архив, и автоматизированной рассылки сформированных писем абонентам.
При запуске программа ищет в заданной папке исходные файлы с детализацией (упакованные в ZIP файлы DBF), и на основании из этих файлов формирует (по шаблону, с…
Программа позволяет сформировать списки игр, отсортированные по различным критериям.
На основании результатов программы букмекеры могут правильно выстроить «линию», то есть, учитывая массу нюансов, с достаточной долей вероятности определить фаворитов и аутсайдеров в предстоящих играх, и сделать выгодные ставки.
Программа предназначена для формирования коммерческих предложений по наружной рекламе.
В качестве исходных данных выступает файл Excel со списком рекламных объектов.

Список объектов должен содержать следующую информацию (в отдельных столбцах):

адрес рекламной конструкции (щита)

сторона рекламного щита или перетяжки (А, Б, В, и т.п.)

ссылки на фото и карту рекламной конструкции
(…
Программа предназначена для формирования таблицы Excel для расчёта суммы оплаты за услуги ЖКХ (холодного и горячего водоснабжения)
В качестве исходных данных выступает таблица, в которой занесены показания счётчиков (расход горячей и холодной воды)
Макрос производит поиск клиентов в исходной таблице (по номеру лицевого счёта), и подставляет данные по этому клиенту в итоговую таблицу.

Вы…
Программа позволяет в процессе ввода новых данных в таблицу Excel отслеживать наличие совпадений с записями из «черного списка», расположенного на отдельном листе.

Особенности данной программы:

поиск частичных совпадений (адреса могут совпадать лишь частично, при сравнении файмилий не учитываются 2 последних буквы, и т.д.)
можно изменить «точность» совпадения — в…
Программа предназначена для создания маркировальных этикеток для идентификации груза
В качестве исходных данных используется таблица (на скриншоте) имеющая следующие поля:

НАИМЕНОВАНИЕ ТОВАРА

КОД ТНВЭД

КОЛИЧЕСТВО

ЕД. ИЗМ.

ВЕС НЕТТО

ВЕС БРУТТО

МЕСТА

ТИП УПАКОВКИ

ОБЪЕМ

ТОРГОВАЯ МАРКА

ПРОИЗВОДИТЕЛЬ

ФОТО

ЗАВОДСКАЯ МАРКИРОВКА

МАРКИРОВКА

НОМЕР ЗАЯВКИ…
Программа позволяет выполнить сквитовку первой продажи и первой покупки в таблице сделок

В результате работы программы таблица сделок принимает вид, показанный на скриншоте.

Исходными данными выступает таблица сделок в таком формате:

Для проверки корректности работы программы она формирует лог-файл примерно такого содержания:
========= Обработка строки 1 ===================
Текущее…
Надстройка позволяет одним щелчком мыши выполнить копирование выделенных строк в один из файлов, расположенных в специальной папке на сервере или локальном компьютере.
Надстройка при запуске добавляет несколько пунктов в контекстное меню ячейки (см. скриншот)
При закрытии (отключении) надстройки дополнительные пункты контекстного меню исчезают.
В коде указываются настройки программы:
‘…
Надстройка PhoneNumbers предназначена для обработки номеров телефонов в таблице Excel, в выводом найденный (распознанных) номеров в отдельный столбец
Основное предназначение: Извлечение номеров телефонов из Excel файла.
Пример исходных данных и результата можно посмотреть в прикреплённом файле Excel (на первом листе — что есть изначально, на втором — то, что получается…
Программа позволяет искать в выбранной папке изображения, основываясь на содержимом ячеек таблицы Excel, и производить вставку найденных изображений в соседние ячейки.

Реализовано:

сжатие вставляемых изображений

поиск картинок в подпапках

установка выбранного пользователем размера для вставляемых изображений

отображение состояния обработки файла (прогресс-бар)

При вставке…
Надстройка предназначена для формирования оглавления прайс-листов, расположенных на отдельных листах книги Excel.

При запуске программа формирует панель инструментов:

Особенности программы:

группировка строк каждого прайс-листа

формирование обратных ссылок с прайс-листов на оглавление
Программа предназначена для импорта данных из одного файла Excel (проект разработки нефтяных месторождений) в другой файл (форма отчета).
Макрос выполнен в виде надстройки для Excel, добавляющей в меню приложения кнопку «Скопировать» для запуска формы.
На форме выбираются исходное и конечное поля, нажимается кнопка «Перенести данные», — и программа, сопоставляя столбцы двух файлов, производит…
Программа предназначена для получения данных с сайта Национального рейтингового агенства.
Исходными данными является столбец с гиперссылками.
Результат выводится на отдельный лист.

Собираемые программой данные содержат следующую информацию:

Суммарные брокерские операции
Совокупные обороты
Собственный Капитал
Прибыль
Обороты с облигациями
Обороты с муниципальными облигациями…
Программа предназначена для переноса информации из файла формы в файл проекта.
После выбора и загрузки формы пользователь выбирает поля для переноса, и указывает, в какую позицию проекта необходимо поместить данные.
При необходимости осуществляется конвертация валют с учётом текущего курса доллара.
Программа предназначена для еженедельного формирования плана проверок торговых точек.

Функции программы:

выборка из базы данных заданного числа случайных торговых точек, в соответствии с настройками для каждой группы

формирование таблицы (файл Excel) со списком выбранных объектов по шаблону

рассылка созданного файла (в архиве ZIP) по заданному списку адресов электронной…
Программа предназначена для формирования таблицы, содержащей имена файлов игр для сотовых телефонов.
В исходной таблице содержатся данные о всех моделях сотовых телефонов различных брендов.
Цель макроса — сформировать список имён файлов .jar для новой игры, дополнив его столбцами с производителем и моделью аппарата.

Источник

Узнайте, как читать и импортировать файлы Excel в Python, как записывать данные в эти таблицы и какие библиотеки лучше всего подходят для этого.

Известный вам инструмент для организации, анализа и хранения ваших данных в таблицах — Excel — применяется и в data science. В какой-то момент вам придется иметь дело с этими таблицами, но работать именно с ними вы будете не всегда. Вот почему разработчики Python реализовали способы чтения, записи и управления не только этими файлами, но и многими другими типами файлов.

Из этого учебника узнаете, как можете работать с Excel и Python. Внутри найдете обзор библиотек, которые вы можете использовать для загрузки и записи этих таблиц в файлы с помощью Python. Вы узнаете, как работать с такими библиотеками, как pandas, openpyxl, xlrd, xlutils и pyexcel.

Данные как ваша отправная точка

Когда вы начинаете проект по data science, вам придется работать с данными, которые вы собрали по всему интернету, и с наборами данных, которые вы загрузили из других мест — Kaggle, Quandl и тд

Но чаще всего вы также найдете данные в Google или в репозиториях, которые используются другими пользователями. Эти данные могут быть в файле Excel или сохранены в файл с расширением .csv … Возможности могут иногда казаться бесконечными, но когда у вас есть данные, в первую очередь вы должны убедиться, что они качественные.

В случае с электронной таблицей вы можете не только проверить, могут ли эти данные ответить на вопрос исследования, который вы имеете в виду, но также и можете ли вы доверять данным, которые хранятся в электронной таблице.

Проверяем качество таблицы

Представляет ли электронная таблица статические данные?
Смешивает ли она данные, расчеты и отчетность?
Являются ли данные в вашей электронной таблице полными и последовательными?
Имеет ли ваша таблица систематизированную структуру рабочего листа?
Проверяли ли вы действительные формулы в электронной таблице?

Этот список вопросов поможет убедиться, что ваша таблица не грешит против лучших практик, принятых в отрасли. Конечно, этот список не исчерпывающий, но позволит провести базовую проверку таблицы.

Лучшие практики для данных электронных таблиц

Прежде чем приступить к чтению вашей электронной таблицы на Python, вы также должны подумать о том, чтобы настроить свой файл в соответствии с некоторыми основными принципами, такими как:

Первая строка таблицы обычно зарезервирована для заголовка, а первый столбец используется для идентификации единицы выборки;
Избегайте имен, значений или полей с пробелами. В противном случае каждое слово будет интерпретироваться как отдельная переменная, что приведет к ошибкам, связанным с количеством элементов на строку в вашем наборе данных. По возможности, используйте:
подчеркивания,
тире,
горбатый регистр, где первая буква каждого слова пишется с большой буквы
объединяющие слова
Короткие имена предпочтительнее длинных имен;
старайтесь не использовать имена, которые содержат символы ?, $,%, ^, &, *, (,), -, #,? ,,, <,>, /, |, , [,], {, и };
Удалите все комментарии, которые вы сделали в вашем файле, чтобы избежать добавления в ваш файл лишних столбцов или NA;
Убедитесь, что все пропущенные значения в вашем наборе данных обозначены как NA.

Затем, после того, как вы внесли необходимые изменения или тщательно изучили свои данные, убедитесь, что вы сохранили внесенные изменения. Сделав это, вы можете вернуться к данным позже, чтобы отредактировать их, добавить дополнительные данные или изменить их, сохранив формулы, которые вы, возможно, использовали для расчета данных и т.д.

Если вы работаете с Microsoft Excel, вы можете сохранить файл в разных форматах: помимо расширения по умолчанию .xls или .xlsx, вы можете перейти на вкладку «Файл», нажать «Сохранить как» и выбрать одно из расширений, которые указаны в качестве параметров «Сохранить как тип». Наиболее часто используемые расширения для сохранения наборов данных в data science — это .csv и .txt (в виде текстового файла с разделителями табуляции). В зависимости от выбранного варианта сохранения поля вашего набора данных разделяются вкладками или запятыми, которые образуют символы-разделители полей вашего набора данных.

Теперь, когда вы проверили и сохранили ваши данные, вы можете начать с подготовки вашего рабочего окружения.

Готовим рабочее окружение

Как убедиться, что вы все делаете хорошо? Проверить рабочее окружение!

Когда вы работаете в терминале, вы можете сначала перейти в каталог, в котором находится ваш файл, а затем запустить Python. Убедитесь, что файл лежит именно в том каталоге, к которому вы обратились.

Возможно, вы уже начали сеанс Python и у вас нет подсказок о каталоге, в котором вы работаете. Тогда можно выполнить следующие команды:

# Import `os` 
import os

# Retrieve current working directory (`cwd`)
cwd = os.getcwd()
cwd

# Change directory 
os.chdir("/path/to/your/folder")

# List all files and directories in current directory
os.listdir('.')

Круто, да?

Вы увидите, что эти команды очень важны не только для загрузки ваших данных, но и для дальнейшего анализа. А пока давайте продолжим: вы прошли все проверки, вы сохранили свои данные и подготовили рабочее окружение.

Можете ли вы начать с чтения данных в Python?

Установите библиотеки для чтения и записи файлов Excel

Даже если вы еще не знаете, какие библиотеки вам понадобятся для импорта ваших данных, вы должны убедиться, что у вас есть все, что нужно для установки этих библиотек, когда придет время.

Подготовка к дополнительной рабочей области: pip

Вот почему вам нужно установить pip и setuptools. Если у вас установлен Python2 ⩾ 2.7.9 или Python3 ⩾ 3.4, то можно не беспокоиться — просто убедитесь, что вы обновились до последней версии.

Для этого выполните следующую команду в своем терминале:

# Для Linux/OS X
pip install -U pip setuptools

# Для Windows
python -m pip install -U pip setuptools

Если вы еще не установили pip, запустите скрипт python get-pip.py, который вы можете найти здесь. Следуйте инструкциям по установке.

Установка Anaconda

Другой вариант для работы в data science — установить дистрибутив Anaconda Python. Сделав это, вы получите простой и быстрый способ начать заниматься data science, потому что вам не нужно беспокоиться об установке отдельных библиотек, необходимых для работы.

Это особенно удобно, если вы новичок, но даже для более опытных разработчиков это способ быстро протестировать некоторые вещи без необходимости устанавливать каждую библиотеку отдельно.

Anaconda включает в себя 100 самых популярных библиотек Python, R и Scala для науки о данных и несколько сред разработки с открытым исходным кодом, таких как Jupyter и Spyder.

Установить Anaconda можно здесь. Следуйте инструкциям по установке, и вы готовы начать!

Загрузить файлы Excel в виде фреймов Pandas

Все, среда настроена, вы готовы начать импорт ваших файлов.

Один из способов, который вы часто используете для импорта ваших файлов для обработки данных, — с помощью библиотеки Pandas. Она основана на NumPy и предоставляет простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных Python.

Эта мощная и гибкая библиотека очень часто используется дата-инженерами для передачи своих данных в структуры данных, очень выразительных для их анализа.

Если у вас уже есть Pandas, доступные через Anaconda, вы можете просто загрузить свои файлы в Pandas DataFrames с помощью pd.Excelfile():

# импорт библиотеки pandas
import pandas as pd

# Загружаем ваш файл в переменную `file` / вместо 'example' укажите название свого файла из текущей директории
file = 'example.xlsx'

# Загружаем spreadsheet в объект pandas
xl = pd.ExcelFile(file)

# Печатаем название листов в данном файле
print(xl.sheet_names)

# Загрузить лист в DataFrame по его имени: df1
df1 = xl.parse('Sheet1')

Если вы не установили Anaconda, просто выполните pip install pandas, чтобы установить библиотеку Pandas в вашей среде, а затем выполните команды, которые включены в фрагмент кода выше.

Проще простого, да?

Для чтения в файлах .csv у вас есть аналогичная функция для загрузки данных в DataFrame: read_csv(). Вот пример того, как вы можете использовать эту функцию:

# Импорт библиотеки pandas
import pandas as pd

# Загрузить csv файл
df = pd.read_csv("example.csv")

Разделитель, который будет учитывать эта функция, по умолчанию является запятой, но вы можете указать альтернативный разделитель, если хотите. Перейдите к документации, чтобы узнать, какие другие аргументы вы можете указать для успешного импорта!

Обратите внимание, что есть также функции read_table() и read_fwf() для чтения файлов и таблиц с фиксированной шириной в формате DataFrames с общим разделителем. Для первой функции разделителем по умолчанию является вкладка, но вы можете снова переопределить это, а также указать альтернативный символ-разделитель. Более того, есть и другие функции, которые вы можете использовать для получения данных в DataFrames: вы можете найти их здесь.

Как записать Pandas DataFrames в файлы Excel

Допустим, что после анализа данных вы хотите записать данные обратно в новый файл. Есть также способ записать ваши Pandas DataFrames обратно в файлы с помощью функции to_excel().

Но, прежде чем использовать эту функцию, убедитесь, что у вас установлен XlsxWriter, если вы хотите записать свои данные в несколько листов в файле .xlsx:

# Установим `XlsxWriter` 
pip install XlsxWriter

# Указать writer библиотеки
writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='xlsxwriter')

# Записать ваш DataFrame в файл     
yourData.to_excel(writer, 'Sheet1')

# Сохраним результат 
writer.save()

Обратите внимание, что в приведенном выше фрагменте кода вы используете объект ExcelWriter для вывода DataFrame.

Иными словами, вы передаете переменную Writer в функцию to_excel() и также указываете имя листа. Таким образом, вы добавляете лист с данными в существующую рабочую книгу: вы можете использовать ExcelWriter для сохранения нескольких (немного) разных DataFrames в одной рабочей книге.

Все это означает, что если вы просто хотите сохранить один DataFrame в файл, вы также можете обойтись без установки пакета XlsxWriter. Затем вы просто не указываете аргумент движка, который вы передаете в функцию pd.ExcelWriter(). Остальные шаги остаются прежними.

Аналогично функциям, которые вы использовали для чтения в файлах .csv, у вас также есть функция to_csv() для записи результатов обратно в файл, разделенный запятыми. Он снова работает так же, как когда вы использовали его для чтения в файле:

# Запишите DataFrame в csv
df.to_csv("example.csv")

Если вы хотите иметь файл, разделенный табуляцией, вы также можете передать t аргументу sep. Обратите внимание, что есть другие функции, которые вы можете использовать для вывода ваших файлов. Вы можете найти их все здесь.

Пакеты для разбора файлов Excel и обратной записи с помощью Python

Помимо библиотеки Pandas, который вы будете использовать очень часто для загрузки своих данных, вы также можете использовать другие библиотеки для получения ваших данных в Python. Наш обзор основан на этой странице со списком доступных библиотек, которые вы можете использовать для работы с файлами Excel в Python.

Далее вы увидите, как использовать эти библиотеки с помощью некоторых реальных, но упрощенных примеров.

Использование виртуальных сред

Общий совет для установки — делать это в Python virtualenv без системных пакетов. Вы можете использовать virtualenv для создания изолированных сред Python: он создает папку, содержащую все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, которые потребуются проекту Python.

Чтобы начать работать с virtualenv, вам сначала нужно установить его. Затем перейдите в каталог, в который вы хотите поместить свой проект. Создайте virtualenv в этой папке и загрузите в определенную версию Python, если вам это нужно. Затем вы активируете виртуальную среду. После этого вы можете начать загрузку в другие библиотеки, начать работать с ними и т. д.

Совет: не забудьте деактивировать среду, когда закончите!

# Install virtualenv
$ pip install virtualenv

# Go to the folder of your project
$ cd my_folder

# Create a virtual environment `venv`
$ virtualenv venv

# Indicate the Python interpreter to use for `venv`
$ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv

# Activate `venv`
$ source venv/bin/activate

# Deactivate `venv`
$ deactivate

Обратите внимание, что виртуальная среда может показаться немного проблемной на первый взгляд, когда вы только начинаете работать с данными с Python. И, особенно если у вас есть только один проект, вы можете не понять, зачем вам вообще нужна виртуальная среда.

С ней будет гораздо легче, когда у вас одновременно запущено несколько проектов, и вы не хотите, чтобы они использовали одну и ту же установку Python. Или когда ваши проекты имеют противоречащие друг другу требования, виртуальная среда пригодится!

Теперь вы можете, наконец, начать установку и импорт библиотек, о которых вы читали, и загрузить их в таблицу.

Как читать и записывать файлы Excel с openpyxl

Этот пакет обычно рекомендуется, если вы хотите читать и записывать файлы .xlsx, xlsm, xltx и xltm.

Установите openpyxl с помощью pip: вы видели, как это сделать в предыдущем разделе.

Общий совет для установки этой библиотеки — делать это в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать виртуальную среду для создания изолированных сред Python: она создает папку, которая содержит все необходимые исполняемые файлы для использования библиотек, которые потребуются проекту Python.

Перейдите в каталог, в котором находится ваш проект, и повторно активируйте виртуальную среду venv. Затем продолжите установку openpyxl с pip, чтобы убедиться, что вы можете читать и записывать файлы с ним:

# Активируйте virtualenv
$ source activate venv

# Установим `openpyxl` в `venv`
$ pip install openpyxl

Теперь, когда вы установили openpyxl, вы можете загружать данные. Но что это за данные?

Доспутим Excel с данными, которые вы пытаетесь загрузить в Python, содержит следующие листы:

Функция load_workbook() принимает имя файла в качестве аргумента и возвращает объект рабочей книги, который представляет файл. Вы можете проверить это, запустив type (wb). Убедитесь, что вы находитесь в том каталоге, где находится ваша таблица, иначе вы получите error при импорте.

# Import `load_workbook` module from `openpyxl`
from openpyxl import load_workbook

# Load in the workbook
wb = load_workbook('./test.xlsx')

# Get sheet names
print(wb.get_sheet_names())

Помните, что вы можете изменить рабочий каталог с помощью os.chdir().

Вы видите, что фрагмент кода выше возвращает имена листов книги, загруженной в Python.Можете использовать эту информацию, чтобы также получить отдельные листы рабочей книги.

Вы также можете проверить, какой лист в настоящее время активен с wb.active. Как видно из кода ниже, вы можете использовать его для загрузки другого листа из вашей книги:

# Get a sheet by name 
sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet3')

# Print the sheet title 
sheet.title

# Get currently active sheet
anotherSheet = wb.active

# Check `anotherSheet` 
anotherSheet

На первый взгляд, с этими объектами рабочего листа вы не сможете многое сделать.. Однако вы можете извлечь значения из определенных ячеек на листе вашей книги, используя квадратные скобки [], в которые вы передаете точную ячейку, из которой вы хотите получить значение.

Обратите внимание, что это похоже на выбор, получение и индексирование массивов NumPy и Pandas DataFrames, но это не все, что вам нужно сделать, чтобы получить значение. Вам нужно добавить атрибут value:

# Retrieve the value of a certain cell
sheet['A1'].value

# Select element 'B2' of your sheet 
c = sheet['B2']

# Retrieve the row number of your element
c.row

# Retrieve the column letter of your element
c.column

# Retrieve the coordinates of the cell 
c.coordinate

Как вы можете видеть, помимо значения, есть и другие атрибуты, которые вы можете использовать для проверки вашей ячейки, а именно: row, column и coordinate.

Атрибут row вернет 2;

Добавление атрибута column к c даст вам ‘B’

coordinate вернет ‘B2’.

Вы также можете получить значения ячеек с помощью функции cell(). Передайте row и column, добавьте к этим аргументам значения, соответствующие значениям ячейки, которую вы хотите получить, и, конечно же, не забудьте добавить атрибут value:

# Retrieve cell value 
sheet.cell(row=1, column=2).value

# Print out values in column 2 
for i in range(1, 4):
     print(i, sheet.cell(row=i, column=2).value)

Обратите внимание, что если вы не укажете атрибут value, вы получите <Cell Sheet3.B1>, который ничего не говорит о значении, которое содержится в этой конкретной ячейке.

Вы видите, что вы используете цикл for с помощью функции range(), чтобы помочь вам распечатать значения строк, имеющих значения в столбце 2. Если эти конкретные ячейки пусты, вы просто вернете None. Если вы хотите узнать больше о циклах for, пройдите наш курс Intermediate Python для Data Science.

Есть специальные функции, которые вы можете вызывать для получения некоторых других значений, например, get_column_letter() и column_index_from_string.

Две функции указывают примерно то, что вы можете получить, используя их, но лучше сделать их четче: хотя вы можете извлечь букву столбца с предшествующего, вы можете сделать обратное или получить адрес столбца, когда вы задаёте букву последнему. Вы можете увидеть, как это работает ниже:

# Импорт необходимых модулей из  `openpyxl.utils`
from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string

# Вывод 'A'
get_column_letter(1)

# Return '1'
column_index_from_string('A')

Вы уже получили значения для строк, которые имеют значения в определенном столбце, но что вам нужно сделать, если вы хотите распечатать строки вашего файла, не сосредотачиваясь только на одном столбце? Использовать другой цикл, конечно!

Например, вы говорите, что хотите сфокусироваться на области между «А1» и «С3», где первая указывает на левый верхний угол, а вторая — на правый нижний угол области, на которой вы хотите сфокусироваться. ,

Эта область будет так называемым cellObj, который вы видите в первой строке кода ниже. Затем вы говорите, что для каждой ячейки, которая находится в этой области, вы печатаете координату и значение, которое содержится в этой ячейке. После конца каждой строки вы печатаете сообщение, которое указывает, что строка этой области cellObj напечатана.

# Напечатать строчку за строчкой
for cellObj in sheet['A1':'C3']:
      for cell in cellObj:
              print(cells.coordinate, cells.value)
      print('--- END ---')

Еще раз обратите внимание, что выбор области очень похож на выбор, получение и индексирование списка и элементов массива NumPy, где вы также используете [] и : для указания области, значения которой вы хотите получить. Кроме того, вышеприведенный цикл также хорошо использует атрибуты ячейки!

Чтобы сделать вышеприведенное объяснение и код наглядным, вы можете проверить результат, который вы получите после завершения цикла:

('A1', u'M')
('B1', u'N')
('C1', u'O')
--- END ---
('A2', 10L)
('B2', 11L)
('C2', 12L)
--- END ---
('A3', 14L)
('B3', 15L)
('C3', 16L)
--- END ---

Наконец, есть некоторые атрибуты, которые вы можете использовать для проверки результата вашего импорта, а именно max_row и max_column. Эти атрибуты, конечно, и так — общие способы проверки правильности загрузки данных, но они все равно полезны.

# Вывести максимальное количество строк 
sheet.max_row

# Вывести максимальное количество колонок 
sheet.max_column

Наверное, вы думаете, что такой способ работы с этими файлами сложноват, особенно если вы еще хотите манипулировать данными.

Должно быть что-то попроще, верно? Так и есть!

openpyxl поддерживает Pandas DataFrames! Вы можете использовать функцию DataFrame() из библиотеки Pandas, чтобы поместить значения листа в DataFrame:

# Import `pandas` 
import pandas as pd

# конвертировать Лист в DataFrame
df = pd.DataFrame(sheet.values)

Если вы хотите указать заголовки и индексы, вам нужно добавить немного больше кода:

# Put the sheet values in `data`
data = sheet.values

# Indicate the columns in the sheet values
cols = next(data)[1:]

# Convert your data to a list
data = list(data)

# Read in the data at index 0 for the indices
idx = [r[0] for r in data]

# Slice the data at index 1 
data = (islice(r, 1, None) for r in data)

# Make your DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=idx, columns=cols)

Затем вы можете начать манипулировать данными со всеми функциями, которые предлагает библиотека Pandas. Но помните, что вы находитесь в виртуальной среде, поэтому, если библиотека еще не представлена, вам нужно будет установить ее снова через pip.

Чтобы записать ваши Pandas DataFrames обратно в файл Excel, вы можете легко использовать функцию dataframe_to_rows() из модуля utils:

# Import `dataframe_to_rows`
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# Initialize a workbook 
wb = Workbook()

# Get the worksheet in the active workbook
ws = wb.active

# Append the rows of the DataFrame to your worksheet
for r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):
    ws.append(r)

Но это точно не все! Библиотека openpyxl предлагает вам высокую гибкость при записи ваших данных обратно в файлы Excel, изменении стилей ячеек или использовании режима write-only. Эту библиотеку обязательно нужно знать, когда вы часто работаете с электронными таблицами ,

Совет: читайте больше о том, как вы можете изменить стили ячеек, перейти в режим write-only или как библиотека работает с NumPy здесь.

Теперь давайте также рассмотрим некоторые другие библиотеки, которые вы можете использовать для получения данных вашей электронной таблицы в Python.

Прежде чем закрыть этот раздел, не забудьте отключить виртуальную среду, когда закончите!

Чтение и форматирование Excel-файлов: xlrd

Эта библиотека идеально подходит для чтения и форматирования данных из Excel с расширением xls или xlsx.

# Import `xlrd`
import xlrd

# Open a workbook 
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')

# Loads only current sheets to memory
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls', on_demand = True)

Когда вам не нужны данные из всей Excel-книги, вы можете использовать функции sheet_by_name() или sheet_by_index() для получения листов, которые вы хотите получить в своём анализе

# Load a specific sheet by name
worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

# Load a specific sheet by index 
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

# Retrieve the value from cell at indices (0,0) 
sheet.cell(0, 0).value

Также можно получить значение в определённых ячейках с вашего листа.

Перейдите к xlwt и xlutils, чтобы узнать больше о том, как они относятся к библиотеке xlrd.

Запись данных в Excel-файлы с xlwt

Если вы хотите создать таблицу со своими данными, вы можете использовать не только библиотеку XlsWriter, но и xlwt. xlwt идеально подходит для записи данных и форматирования информации в файлах с расширением .xls

Когда вы вручную создаёте файл:

# Import `xlwt` 
import xlwt

# Initialize a workbook 
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8")

# Add a sheet to the workbook 
sheet1 = book.add_sheet("Python Sheet 1") 

# Write to the sheet of the workbook 
sheet1.write(0, 0, "This is the First Cell of the First Sheet") 

# Save the workbook 
book.save("spreadsheet.xls")

Если вы хотите записать данные в файл, но не хотите делать все самостоятельно, вы всегда можете прибегнуть к циклу for, чтобы автоматизировать весь процесс. Составьте сценарий, в котором вы создаёте книгу и в которую добавляете лист. Укажите список со столбцами и один со значениями, которые будут заполнены на листе.

Далее у вас есть цикл for, который гарантирует, что все значения попадают в файл: вы говорите, что для каждого элемента в диапазоне от 0 до 4 (5 не включительно) вы собираетесь что-то делать. Вы будете заполнять значения построчно. Для этого вы указываете элемент строки, который появляется в каждом цикле. Далее у вас есть еще один цикл for, который будет проходить по столбцам вашего листа. Вы говорите, что для каждой строки на листе, вы будете смотреть на столбцы, которые идут с ним, и вы будете заполнять значение для каждого столбца в строке. Заполнив все столбцы строки значениями, вы перейдете к следующей строке, пока не останется строк.

# Initialize a workbook
book = xlwt.Workbook()

# Add a sheet to the workbook
sheet1 = book.add_sheet("Sheet1")

# The data
cols = ["A", "B", "C", "D", "E"]
txt = [0,1,2,3,4]

# Loop over the rows and columns and fill in the values
for num in range(5):
      row = sheet1.row(num)
      for index, col in enumerate(cols):
          value = txt[index] + num
          row.write(index, value)

# Save the result
book.save("test.xls")

На скриншоте ниже представлен результат выполнения этого кода:

Теперь, когда вы увидели, как xlrd и xlwt работают друг с другом, пришло время взглянуть на библиотеку, которая тесно связана с этими двумя: xlutils.

Сборник утилит: xlutils

Эта библиотека — сборник утилит, для которого требуются и xlrd и xlwt, и которая может копировать, изменять и фильтровать существующие данные. О том, как пользоваться этими командами рассказано в разделе по openpyxl.

Вернитесь в раздел openpyxl, чтобы получить больше информации о том, как использовать этот пакет для получения данных в Python.

Использование pyexcel для чтения .xls или .xlsx файлов

Еще одна библиотека, которую можно использовать для чтения данных электронных таблиц в Python — это pyexcel; Python Wrapper, который предоставляет один API для чтения, записи и работы с данными в файлах .csv, .ods, .xls, .xlsx и .xlsm. Конечно, для этого урока вы просто сосредоточитесь на файлах .xls и .xls.

Чтобы получить ваши данные в массиве, вы можете использовать функцию get_array(), которая содержится в пакете pyexcel:

# Import `pyexcel`
import pyexcel

# Get an array from the data
my_array = pyexcel.get_array(file_name="test.xls")

Вы также можете получить свои данные в упорядоченном словаре списков. Вы можете использовать функцию get_dict():

# Import `OrderedDict` module 
from pyexcel._compact import OrderedDict

# Get your data in an ordered dictionary of lists
my_dict = pyexcel.get_dict(file_name="test.xls", name_columns_by_row=0)

# Get your data in a dictionary of 2D arrays
book_dict = pyexcel.get_book_dict(file_name="test.xls")

Здесь видно, что если вы хотите получить словарь двумерных массивов или получить все листы рабочей книги в одном словаре, вы можете прибегнуть к get_book_dict().

Помните, что эти две структуры данных, которые были упомянуты выше, массивы и словари вашей таблицы, позволяют вам создавать DataFrames ваших данных с помощью pd.DataFrame(). Это облегчит обработку данных.

Кроме того, вы можете просто получить записи из таблицы с помощью pyexcel благодаря функции get_records(). Просто передайте аргумент file_name в функцию, и вы получите список словарей:

# Retrieve the records of the file
records = pyexcel.get_records(file_name="test.xls")

Чтобы узнать, как управлять списками Python, ознакомьтесь с примерами из документации о списках Python.

Запись в файл с pyexcel

С помощью этой библиотеки можно не только загружать данные в массивы, вы также можете экспортировать свои массивы обратно в таблицу. Используйте функцию save_as() и передайте массив и имя файла назначения в аргумент dest_file_name:

# Get the data
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# Save the array to a file
pyexcel.save_as(array=data, dest_file_name="array_data.xls")

Обратите внимание, что если вы хотите указать разделитель, вы можете добавить аргумент dest_delimiter и передать символ, который вы хотите использовать в качестве разделителя между «».

Однако если у вас есть словарь, вам нужно использовать функцию save_book_as(). Передайте двумерный словарь в bookdict и укажите имя файла:

# The data
2d_array_dictionary = {'Sheet 1': [
                                   ['ID', 'AGE', 'SCORE']
                                   [1, 22, 5],
                                   [2, 15, 6],
                                   [3, 28, 9]
                                  ],
                       'Sheet 2': [
                                    ['X', 'Y', 'Z'],
                                    [1, 2, 3],
                                    [4, 5, 6]
                                    [7, 8, 9]
                                  ],
                       'Sheet 3': [
                                    ['M', 'N', 'O', 'P'],
                                    [10, 11, 12, 13],
                                    [14, 15, 16, 17]
                                    [18, 19, 20, 21]
                                   ]}

# Save the data to a file                        
pyexcel.save_book_as(bookdict=2d_array_dictionary, dest_file_name="2d_array_data.xls")

При использовании кода, напечатанного в приведенном выше примере, важно помнить, что порядок ваших данных в словаре не будет сохранен. Если вы не хотите этого, вам нужно сделать небольшой обход. Вы можете прочитать все об этом здесь.

Чтение и запись .csv файлов

Если вы все еще ищете библиотеки, которые позволяют загружать и записывать данные в файлы .csv, кроме Pandas, лучше всего использовать пакет csv:

# import `csv`
import csv

# Read in csv file 
for row in csv.reader(open('data.csv'), delimiter=','):
      print(row)
      
# Write csv file
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
outfile = open('data.csv', 'w')
writer = csv.writer(outfile, delimiter=';', quotechar='"')
writer.writerows(data)
outfile.close()

Обратите внимание, что в пакете NumPy есть функция genfromtxt(), которая позволяет загружать данные, содержащиеся в файлах .csv, в массивы, которые затем можно поместить в DataFrames.

Финальная проверка данных

Когда у вас есть данные, не забудьте последний шаг: проверить, правильно ли загружены данные. Если вы поместили свои данные в DataFrame, вы можете легко и быстро проверить, был ли импорт успешным, выполнив следующие команды:

# Check the first entries of the DataFrame
df1.head()

# Check the last entries of the DataFrame
df1.tail()

Если у вас есть данные в массиве, вы можете проверить их, используя следующие атрибуты массива: shape, ndim, dtype и т.д .:

# Inspect the shape 
data.shape

# Inspect the number of dimensions
data.ndim

# Inspect the data type
data.dtype

Что дальше?

Поздравляем! Вы успешно прошли наш урок и научились читать файлы Excel на Python.

Если вы хотите продолжить работу над этой темой, попробуйте воспользоваться PyXll, который позволяет писать функции в Python и вызывать их в Excel.

Источник

Содержание:

1. Диалог выбора файла

2. Чтение файла для 1С

3. Загрузка в таблицу 1С

4. Создание документов после переноса из Excel в документ 1С

Многие сталкиваются с необходимостью перенести большое количество данных из MS Excel в 1С. Для быстрого выполнения этой задачи можно создать внешнюю обработку для переноса данных, которая будет считывать наш файл и заполнять документ необходимыми данными.

Для чтения табличных документов Excel в 1С существует несколько способов. Но не все они универсальны. В данном случае мы будем разбирать способ – через создание COM-объекта. Этот способ требует обязательного наличия MS Excel на компьютере (сервере), на котором находится база данных.

В данной статье мы разберем создание команды, по которой из Excel файла будет происходить выгрузка данных в табличную часть документа 1С.

Создадим в конфигураторе Новую обработку для переноса данных, которая будет считывать данные из документа Excel и создавать на основе этих данных документы, в которых будет автоматически заполняться табличная часть.

1. Диалог выбора файла

Первым делом необходимо создать диалог выбора файла. Создадим реквизит формы «ПутьКФайлу» и вынесем его на форму в виде поля ввода:

Далее прописываем событие «НачалоВыбора» для нашего поля и пишем процедуру для этого события. Также можно установить фильтр, для того чтобы было видно только нужные типы файлов.

2. Чтение файла для 1С

После того как мы создали поле для указания файла, добавим команду формы «ЗагрузитьИзExcel», и вынесем ее на форму.

После чего привязываем к ней процедуру, которая будет загружать данные из документа Excel и помещать их в таблицу формы, для того чтобы можно было проверить, что загрузилось.

Данная процедура вызывает последовательное выполнение отдельных процедур и функций, о которых речь пойдет чуть ниже.

Функция «ПрочитатьФайлЭксель» возвращает массив с данными из указанного нами файла.

Подключаемся к Excel через COM-объект и проводим все технические настройки: определяем количество листов, определяем версию, так как для разных версий получается разное количество колонок и строк.

Далее считываем данные и заполняем ими массив.

После создания функции, которая считывает данные, напишем процедуру, которая будет помещать их в таблицу формы.

3. Загрузка в таблицу 1С

Получим таблицу формы и объявим некоторые переменные, которые будем использовать далее.

Получаем номера колонок, данные которых нам необходимы.

С помощью простенькой функции, возвращающей данные нужной колонки для текущей строки, получаем необходимые значения и добавляем их в таблицу.

После загрузки в таблицу 1С можно подтянуть некоторые данные из справочников. В данном случае с помощью метода «НайтиПоРеквизиту()» искались наименования номенклатуры по ее артикулу и так же выгружались в таблицу формы.

При написании обработки для переноса данных нельзя забывать и о возможных ошибках, которые могут возникнуть в процессе работы. В данном случае предусмотрим, что не всегда артикулы, указанные в табличном документе, могут быть добавлены в справочник. И в случае если в справочнике нет данного артикула, будем выводить сообщение об этом.

4. Создание документов после переноса из Excel в документ 1С

Следующим этапом будет создание Документов на основании полученной таблицы.

Создадим команду, по которой будут создаваться документы и пропишем событие. Для того чтобы создать для каждого магазина новый документ, выгрузим таблицу формы в ТаблицуЗначений и свернем по колонке «магазин», чтобы получить массив различных магазинов.

После чего обойдем этот массив в цикле, создавая и заполняя Новый документ для каждого магазина. Обязательно следует запретить создавать документы при незаполненных значениях номенклатуры (выводить сообщения о том, что она не заполнена).

Данную обработку для переноса данных можно сделать как внешней, так и встроенной. Все зависит от потребностей. Существенных отличий между этими вариантами не будет за исключением того, что для внешней обработки в модуль объекта нужно будет прописать параметры регистрации и подключить ее. Для встроенной же нужно будет обновлять конфигурацию, что в некоторых случаях проблематично, если БД очень большая.

Специалист компании ООО «Кодерлайн»

Фархутдинов Айдар Сайярович

Источник

Обработку Демо: Порционная загрузка данных можно загрузить по ссылке (имя файла обработки _ДемоПорционнаяЗагрузкаДанных.epf).

Содержание

Описание обработки

Обработка Демо: Порционная загрузка данных показывает методику выполнения порционной загрузки данных с клиентского компьютера. В обработке создаются документы «Счет на оплату покупателю» из Excel (.xlsx) файлов.

Обработка удовлетворяет следующим требованиям:

полноценная работа обработки обработки в приложениях сервиса 1cFresh в тонком клиенте;
корректная работа от имени пользователя без назначенных ролей Администратор системы и Полные права;
одновременная запись документов и их движений в одной транзакции;
индикация процесса загрузки данных;
возможность отладки кода обработки.

Обработка должна запускаться в тонком клиенте на компьютере, удовлетворяющем следующим требованиям:

компьютер работает под управлением операционной системы Microsoft Windows;
на компьютере должен быть установлен Microsoft Excel, умеющий обрабатывать файлы формата .xslx — это Microsoft Excel версий 2007, 2010 или более новой версии, или Microsoft Excel версий 2000, XP или 2003 с установленным пакетом обеспечения совместимости Microsoft Office.

Обработку Демо: Порционная загрузка данных НЕЛЬЗЯ использовать в веб-клиенте.

Установка обработки

Установка в локальное приложение (для проверки обработки)

Перед тем, как загружать обработку в сервис Фреш, рекомендуется проверить ее работоспособность в локальной версии приложения, то есть, в информационной базе нужной конфигурации, развернутой на компьютере пользователя.

Опишем, как проверить работоспособность обработки Демо: Порционная загрузка данных для Демонстрационной конфигурации «Библиотека стандартных подсистем». Эта конфигурация входит в «1С:Библиотеку стандартных подсистем», которую можно скачать на сайте 1С:Обновление программ.

Для установки обработки в локальное приложение этой конфигурации нужно:

Запустить Демонстрационную конфигурацию «Библиотека стандартных подсистем».
Выбрать пользователя Администратор и войти в конфигурацию.
Выбрать в этой конфигурации раздел Интегрируемые подсистемы.
Выбрать команду Дополнительные отчеты и обработки. Будет выведена форма Дополнительные отчеты и обработки.
Нажать кнопку Добавить из файла….
Если будет выведено окно Предупреждение безопасности, нажать в нем кнопку Продолжить.
Выбрать в диалоговом запросе файл _ДемоПорционнаяЗагрузкаДанных.epf, и нажать кнопку Открыть.
В форме Дополнительная обработка (создание) нажать ссылку
Не определено справа от надписи Размещение, включить флажок в строке Раздел «Интегрируемые подсистемы» и нажать кнопку OK.
В форме Дополнительная обработка (создание) нажать слово Нет в колонке Быстрый доступ, и нажать кнопку … или клавишу F4.
В окне Быстрый доступ к команде «Выгрузить порционную загрузку документов «_ДемоСчетНаОплатуПокупателю» из Excel-файла» надо нажать кнопку >> (Добавить всех пользователей) и затем кнопку OK.
В форме Дополнительная обработка (создание) нажать кнопку Записать и закрыть.
Если будет выведено сообщение Для применения изменений в открытых окнах необходимо их закрыть и открыть заново, то в нем следует нажать кнопку OK.

Установка в приложение сервиса Фреш

Обработка Демо: Порционная загрузка данных совместима с приложениями сервиса Фреш, в которые встроена Библиотека стандартных подсистем. В частности, можно установить обрабоку в приложение Демонстрационная конфигурация «Библиотека стандартных подсистем», если оно размещено в сервисе.

Запуск обработки

Опишем порядок запуска обработки Демо: Порционная загрузка данных в приложении Демонстрационная конфигурация «Библиотека стандартных подсистем». Для приложений других конфигураций порядок запуска может несколько отличаться.

Для запуска обработки нужно:

Запустить Демонстрационную конфигурацию «Библиотека стандартных подсистем».

Обработка должна запускаться в тонком клиенте на компьютере, работающем под управлением Microsoft Windows и на котором установлен Microsoft Excel.
Выбрать пользователя и войти в конфигурацию. Для проверки корректности обработки рекомендуется войти от имени обычного пользователя (не администратора).
Выбрать раздел Интегрируемые подсистемы.
Выбрать команду Демо: Дополнительные обработки (под надписью Сервис).
В выведенном окне Дополнительные обработки (Раздел «Интегрируемые подсистемы») выбрать имя нужной команды: Выгрузить порционную загрузку документов «_ДемоСчетНаОплатуПокупателю» из Excel-файла.
Нажать кнопку Выполнить.

Использование обработки

После того, как обработка запущена, необходимо:

Указать имя папки с загружаемыми Excel-файлами в поле Выберите папку с файлами для загрузки.

Для загрузки файлов примеров, входящих в состав обработки, можно нажать кнопку Получить файлы примера и выбрать папку, куда будут помещены эти файлы примеров. Имя выбранной папки будет автоматически помещено в поле Выберите папку с файлами для загрузки
Нажать кнопку Загрузить данные. Выполнение загрузки будет отображаться в полоске-индикаторе:
По окончании загрузки данных будет выдано сообщение «Загрузка данных завершена». В нем следует нажать кнопку OK.

Просмотр результатов выполнения обработки

Опишем порядок просмотра результатов выполнения обработки Демо: Порционная загрузка данных в приложении Демонстрационная конфигурация «Библиотека стандартных подсистем». Для приложений других конфигураций этот порядок может несколько отличаться.

Для просмотра результатов выполнения обработки следует нажать гиперссылку
Открыть список документов «Демо: Счета на оплату покупателям»

Будет выведен справочник Демо: Счета на оплату покупателям, в который обработка загружает данные из Excel-файлов.

Данные для обработки

Структура файлов, загружаемых обработкой, должна быть идентична структуре файлов примеров, поставляемых в составе обработки.

Такие файлы можно подготовить в самой обработке. Для этого следует:

Создать документы в справочнике Демо: Счета на оплату покупателям (доступном в разделе меню Интегрируемые подсистемы).
Выделить в справочнике Демо: Счета на оплату покупателям документы, по которым требуется создать Excel-файлы.
Нажать кнопку Печать и выбрать в выведенном меню пункт Счет на оплату.
В открывшейся форме Печать документов нажать кнопку .
В выведенном окне Сохранение печатной формы:
1. установить режим Сохранить в папку на компьютер;
2. указать путь к папке, куда будут сохранены файлы;
3. в списке В форматах отметить пункт Лист Microsoft Excel 2007 (.xlsx);
4. нажать кнопку Сохранить.

Отладка и изменение обработки

Обработку можно отлаживать и изменять. Для этого нужно выполнить следующие действия.

С помощью Конфигуратора включить внешнюю обработку в состав конфигурации.
Выполнить отладку, запуская обработку через меню Все функции.
Сохранить отлаженную/измененную обработку как внешнюю обработку.
Удалить отлаженную обработку из состава конфигурации
Использовать отлаженную внешнюю обработку в подсистеме Дополнительные отчеты и обработки, как это описано выше.

См. также:

Источник

pablo Пользователь Сообщений: 10 Регистрация: 11.01.2013	Подскажите, пожалуйста, каким приемом можно редактировать большое количество файлов в exel? Например, нужно во всех файлах. xlsx, лежащих в одной папке проставить значение ячейки а1= 10 и закрасить в желтый цвет.

Юрий М Модератор Сообщений: 60585 Регистрация: 14.09.2012 Контакты см. в профиле	Перебрать циклом все файлы в папке и выполнить для каждого нужные операции. Вопрос перебора файлов обсуждался неоднократно. Один из вариантов можно найти в разделе «Приемы»

pablo

Пользователь

Сообщений: 10
Регистрация: 11.01.2013

Я там так и не нашел нужного примера, только вот этот

http://www.planetaexcel.ru/techniques/12/45/

но это немного не то, т.к. все действия происходят в уже открытом документе. А как это сделать чтобы файлы xlsx. открывались, с ними происходили действия в цикле и они закрывались?

Пользователь

Сообщений: 6111
Регистрация: 21.12.2012

Win 10, MSO 2013 SP1

02.04.2013 14:40:38

Цитата
pablo пишет: … А как это сделать…

Скорей всего — написать макрос, самому, или найти готовый, или заказать…

«Ctrl+S» — достойное завершение ваших гениальных мыслей!..

pablo Пользователь Сообщений: 10 Регистрация: 11.01.2013	Z, т.е. шаблонов работы с несколькими файлами xls не существует?

Z Пользователь Сообщений: 6111 Регистрация: 21.12.2012 Win 10, MSO 2013 SP1	Шаблонов — нет, макросы делали. В поиск — пакетная обработка файлов… *«Ctrl+S» — достойное завершение ваших гениальных мыслей!..*

Юрий М Модератор Сообщений: 60585 Регистрация: 14.09.2012 Контакты см. в профиле	Вы чуть-чуть промазали со ссылкой: см. на одну выше )) Вот это Только вместо копирования листа — Ваши действия. Но сам процесс перебора файлов должен Вам подойти.

EducatedFool

Пользователь

Сообщений: 3631
Регистрация: 23.12.2012

02.04.2013 18:13:29

Вот есть пример обработки файлов в цикле:

http://excelvba.ru/code/CombineFiles

Надо совсем немного поменять:

1) вместо

Код

  ' ==== переносим данные в наш файл (shb - кодовое имя листа, куда помещаем данные)
           shb.Range("a" & shb.Rows.Count).End(xlUp).Offset(1).Resize(, ra.Rows.Count).Value = _
            Application.WorksheetFunction.Transpose(ra.Value)
            ' ==== конец обработки данных из очередного файла

написать

Код
sh.Range("a1")=10 sh.Range("a1").interior.color = vbyellow

2) заменить

Код
WB.Close False: DoEvents ' закрываем обработанный файл без сохранения изменений

на

Код
WB.Close TRUE: DoEvents ' закрываем обработанный файл c сохранением изменений

3) заменить

Код
' открываем очередной файл в режиме «только чтение» Set WB = Nothing: Set WB = Workbooks.Open(Filename, False, True)

на

Код
' открываем очередной файл Set WB = Nothing: Set WB = Workbooks.Open(Filename)

The_Prist Пользователь Сообщений: 14182 Регистрация: 15.09.2012 Профессиональная разработка приложений для MS Office	#9 02.04.2013 18:48:33 Практически готовое решение: Просмотреть все файлы в папке Остается только заменить вписываемое в ячейку значение и добавить именение заливки. Даже самый простой вопрос можно превратить в огромную проблему. Достаточно не уметь формулировать вопросы…

Источник

Как в excel обработать большой объем данных без макросов. Пошаговые инструкции. Часть 1

Как в excel найти повторяющееся значение

Как в excel удалить дублирующиеся строки

Как в excel обработать большой объем данных, сводная таблица

Как в excel подтянуть данные из одного диапазона в другой, с помощью функции ВПР

Как в excel обработать большой объем данных, функция правсимв и левсимв

Заключение

Чтение входного файла

Создание нового файла и заполнение его

Создание копии файла на основе входного файла

Удаление строк по заданному условию

Заключение

Ссылки

Данные как ваша отправная точка

Проверяем качество таблицы

Лучшие практики для данных электронных таблиц

Готовим рабочее окружение

Установите библиотеки для чтения и записи файлов Excel

Подготовка к дополнительной рабочей области: pip

Установка Anaconda

Загрузить файлы Excel в виде фреймов Pandas

Как записать Pandas DataFrames в файлы Excel

Пакеты для разбора файлов Excel и обратной записи с помощью Python

Использование виртуальных сред

Как читать и записывать файлы Excel с openpyxl

Чтение и форматирование Excel-файлов: xlrd

Запись данных в Excel-файлы с xlwt

Сборник утилит: xlutils

Использование pyexcel для чтения .xls или .xlsx файлов

Запись в файл с pyexcel

Чтение и запись .csv файлов

Финальная проверка данных

Что дальше?

1. Диалог выбора файла

2. Чтение файла для 1С

3. Загрузка в таблицу 1С

4. Создание документов после переноса из Excel в документ 1С

Содержание

Описание обработки

Установка обработки

Установка в локальное приложение (для проверки обработки)

Установка в приложение сервиса Фреш

Запуск обработки

Использование обработки

Просмотр результатов выполнения обработки

Данные для обработки

Отладка и изменение обработки

См. также:

А вот еще интересные статьи: