Python自動(dòng)化Office文檔處理全攻略
一、自動(dòng)化處理Word文檔
1. 安裝python-docx庫(kù)
python-docx是一個(gè)強(qiáng)大的庫(kù),可以讀取、修改和創(chuàng)建Word文檔。在開(kāi)始之前,你需要確保已經(jīng)安裝了該庫(kù)。你可以通過(guò)以下命令安裝:
pip install python-docx
2. 讀取Word文檔內(nèi)容
讀取Word文檔內(nèi)容非常簡(jiǎn)單,你可以逐段讀取文檔中的文字。以下是一個(gè)示例代碼:
from docx import Document # 打開(kāi)一個(gè)Word文檔 doc = Document('example.docx') # 遍歷文檔中的段落并打印內(nèi)容 for paragraph in doc.paragraphs: print(paragraph.text)
這段代碼會(huì)打開(kāi)名為example.docx的文檔,并逐段打印其內(nèi)容。
3. 修改Word文檔內(nèi)容
python-docx同樣允許你修改文檔內(nèi)容。例如,你可以替換文檔中的特定詞語(yǔ):
from docx import Document # 打開(kāi)一個(gè)Word文檔 doc = Document('example.docx') # 遍歷段落并替換特定詞語(yǔ) for paragraph in doc.paragraphs: if 'old_word' in paragraph.text: new_text = paragraph.text.replace('old_word', 'new_word') paragraph.text = new_text # 保存修改后的文檔 doc.save('modified_example.docx')
這段代碼會(huì)將文檔中的所有old_word替換為new_word,并保存為新的文檔。
4. 添加新的段落和文字
你還可以向文檔中添加新的段落和文字:
from docx import Document # 打開(kāi)一個(gè)Word文檔 doc = Document('example.docx') # 添加一個(gè)新的段落 new_paragraph = doc.add_paragraph() # 在新段落里添加文字 new_paragraph.add_run('This is a new paragraph added by Python.') # 保存修改后的文檔 doc.save('modified_example.docx')
這段代碼會(huì)在文檔的末尾添加一個(gè)新的段落,并寫(xiě)入指定的文字。
5. 實(shí)戰(zhàn)案例:批量調(diào)整Word樣式
如果你有多個(gè)Word文檔需要統(tǒng)一調(diào)整字體、字號(hào)、段落格式等樣式,python-docx可以大顯身手。以下是一個(gè)批量調(diào)整Word樣式的示例代碼:
import os from docx import Document # 定義調(diào)整樣式的函數(shù) def adjust_word_style(file_path): doc = Document(file_path) for paragraph in doc.paragraphs: for run in paragraph.runs: run.font.name = 'Times New Roman' # 設(shè)置字體 run.font.size = 12 # 設(shè)置字號(hào) paragraph.paragraph_format.line_spacing = 1.5 # 設(shè)置行距 doc.save(file_path) # 指定文件夾路徑 folder_path = 'your_folder_path' # 替換為你的文件夾路徑 # 遍歷文件夾中的所有文件 for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith('.docx'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) adjust_word_style(file_path)
這段代碼會(huì)遍歷指定文件夾中的所有.docx文件,并統(tǒng)一調(diào)整其樣式。
二、自動(dòng)化處理Excel文檔
1. 安裝openpyxl和pandas庫(kù)
openpyxl和pandas是處理Excel文檔的兩大利器。你可以通過(guò)以下命令安裝它們:
pip install openpyxl pandas
2. 使用openpyxl讀取和修改Excel文件
openpyxl可以輕松讀取和修改Excel文件。以下是一個(gè)示例代碼:
import openpyxl # 加載現(xiàn)有的Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 選擇工作表 sheet = workbook.active # 讀取單元格值 cell_value = sheet['A1'].value print(f"單元格 A1 的值是: {cell_value}") # 修改單元格值 sheet['A1'] = "新的值" # 保存修改后的文件 workbook.save('modified_example.xlsx')
這段代碼會(huì)打開(kāi)名為example.xlsx的Excel文件,讀取A1單元格的值,將其修改為“新的值”,并保存為新的文件。
3. 使用pandas讀取、清洗和保存Excel數(shù)據(jù)
pandas在處理Excel數(shù)據(jù)時(shí)更加靈活和強(qiáng)大。以下是一個(gè)使用pandas讀取、清洗和保存Excel數(shù)據(jù)的示例代碼:
import pandas as pd # 讀取Excel文件 data = pd.read_excel('data.xlsx') # 查看前五行數(shù)據(jù) print(data.head()) # 數(shù)據(jù)清洗:刪除空值 data = data.dropna() # 數(shù)據(jù)篩選:選擇特定列 selected_columns = data[['Name', 'Age']] # 數(shù)據(jù)排序 sorted_data = data.sort_values(by='Age', ascending=False) # 保存處理后的數(shù)據(jù)到新的Excel文件 sorted_data.to_excel('cleaned_data.xlsx', index=False)
這段代碼會(huì)讀取名為data.xlsx的Excel文件,刪除空值,選擇Name和Age兩列,按Age列降序排序,并將處理后的數(shù)據(jù)保存為新的Excel文件。
4. 實(shí)戰(zhàn)案例:數(shù)據(jù)提取與匯總
從一個(gè)復(fù)雜的Excel表格中提取特定的數(shù)據(jù)并進(jìn)行匯總計(jì)算是常見(jiàn)的任務(wù)。以下是一個(gè)從銷(xiāo)售數(shù)據(jù)表格中提取每個(gè)月的銷(xiāo)售額總和的示例代碼:
import openpyxl # 加載Excel工作簿 wb = openpyxl.load_workbook('sales_data.xlsx') # 選擇工作表 sheet = wb.active # 初始化一個(gè)字典來(lái)存儲(chǔ)每個(gè)月的銷(xiāo)售額 monthly_sales = {} # 遍歷表格中的行(假設(shè)第一行是標(biāo)題行) for row in range(2, sheet.max_row + 1): month = sheet.cell(row=row, column=2).value # 假設(shè)月份在第二列 sales_amount = sheet.cell(row=row, column=3).value # 假設(shè)銷(xiāo)售額在第三列 if month in monthly_sales: monthly_sales[month] += sales_amount else: monthly_sales[month] = sales_amount # 打印每個(gè)月的銷(xiāo)售額總和 for month, sales in monthly_sales.items(): print(f"{month}: {sales}")
這段代碼會(huì)讀取名為sales_data.xlsx的Excel文件,提取每個(gè)月的銷(xiāo)售額總和,并打印出來(lái)。
三、自動(dòng)化處理PDF文檔
1. 安裝PyPDF2和pdfplumber庫(kù)
PyPDF2和pdfplumber是處理PDF文檔的兩大工具。你可以通過(guò)以下命令安裝它們:
pip install PyPDF2 pdfplumber
2. 使用PyPDF2讀取和合并PDF文件
PyPDF2可以讀取PDF文件的內(nèi)容、獲取文件頁(yè)數(shù)、提取指定頁(yè)的內(nèi)容以及合并多個(gè)PDF文件。以下是一個(gè)示例代碼:
import PyPDF2 # 打開(kāi)PDF文件 with open('example.pdf', 'rb') as file: reader = PyPDF2.PdfFileReader(file) # 獲取PDF文件的頁(yè)數(shù) num_pages = reader.getNumPages() print(f"PDF 文件有 {num_pages} 頁(yè)") # 提取第一頁(yè)的內(nèi)容 page = reader.getPage(0) text = page.extractText() print(f"第一頁(yè)的內(nèi)容是:\n{text}") # 創(chuàng)建新的PDF文件 writer = PyPDF2.PdfFileWriter() for i in range(num_pages): page = reader.getPage(i) writer.addPage(page) with open('new_example.pdf', 'wb') as output_file: writer.write(output_file) print("新的 PDF 文件已保存")
這段代碼會(huì)打開(kāi)名為example.pdf的PDF文件,提取第一頁(yè)的內(nèi)容并打印出來(lái),然后創(chuàng)建一個(gè)包含所有頁(yè)的新PDF文件。
3. 使用pdfplumber更準(zhǔn)確地提取PDF文本
相比PyPDF2,pdfplumber在提取PDF文本時(shí)更加準(zhǔn)確。以下是一個(gè)使用pdfplumber提取PDF文本內(nèi)容的示例代碼:
import pdfplumber # 打開(kāi)PDF文件 with pdfplumber.open('example.pdf') as pdf: # 獲取PDF文件的頁(yè)數(shù) num_pages = len(pdf.pages) print(f"PDF 文件有 {num_pages} 頁(yè)") # 提取第一頁(yè)的內(nèi)容 first_page = pdf.pages[0] text = first_page.extract_text() print(f"第一頁(yè)的內(nèi)容是:\n{text}")
實(shí)戰(zhàn)案例:批量提取PDF中的表格數(shù)據(jù)
在處理包含表格數(shù)據(jù)的PDF文件時(shí),pdfplumber能夠準(zhǔn)確地提取表格內(nèi)容。以下是一個(gè)批量提取指定文件夾中所有PDF文件的表格數(shù)據(jù)的示例代碼:
import os import pdfplumber 指定文件夾路徑 folder_path = 'your_pdf_folder_path' # 替換為你的文件夾路徑 output_data = [] 遍歷文件夾中的所有文件 for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith('.pdf'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 打開(kāi)PDF文件 with pdfplumber.open(file_path) as pdf: # 假設(shè)每個(gè)PDF文件只有一頁(yè)包含表格數(shù)據(jù) page = pdf.pages[0] # 根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整頁(yè)碼 # 提取表格 table = page.extract_table() # 將表格數(shù)據(jù)添加到輸出列表中(可以根據(jù)需要調(diào)整數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)) output_data.append({ 'file_name': file_name, 'table_data': table }) 打印或保存提取的表格數(shù)據(jù) for item in output_data: print(f"文件名: {item['file_name']}") for row in item['table_data']: print(row) print("\n") 如果需要保存為Excel文件,可以使用pandas的DataFrame和to_excel方法 import pandas as pd df = pd.DataFrame(output_data_reformatted) # 需要根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以適應(yīng)DataFrame df.to_excel('extracted_tables.xlsx', index=False)
注意:在實(shí)際應(yīng)用中,可能需要調(diào)整代碼以適應(yīng)不同PDF文件的表格結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)格式。此外,如果PDF文件中的表格跨越多頁(yè),需要相應(yīng)地修改代碼以遍歷所有相關(guān)頁(yè)面。
通過(guò)本文的介紹,你已經(jīng)掌握了使用Python自動(dòng)化處理Word、Excel和PDF文檔的基本方法。這些技能將極大地提高你的辦公效率,減少手動(dòng)操作的錯(cuò)誤率。隨著你對(duì)這些庫(kù)和工具的深入了解,還可以探索更多高級(jí)功能,以滿足更復(fù)雜的文檔處理需求。
以上就是Python自動(dòng)化Office文檔處理全攻略的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python自動(dòng)化Office處理的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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