如何在Python中自动执行Excel任务？

terry 2年前 (2023-09-27) 阅读数 65 #数据结构与算法

作者：柠檬课

我对熊猫着迷，它对数据反应良好。其实就是用来做数据分析的。如果你做大数据分析和测试，这是必须的！！

但实际上，我们在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，使用pandas会非常有效。基本上3行代码可以处理20行操作！本教程仅限于以Lemon Class的全栈自动化测试课程讲解pandas在项目中的实现。这只是冰山一角。希望大家能够尝试和探索！

1.安装环境：

 1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安装命令是：pip install xlrd

  2:安装pandas模块还需要一定的编码环境，所以我们自己在安装的时候，确保你的电脑有这些环境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web，如果大家没有这些软件~可以咨询我们的辅导员索要相关安装工具。

  3:步骤1和2 准备好了之后，我们就可以开始安装pandas了，安装命令是：pip install pandas

一切准备就绪，就可以开始愉快的玩耍咯！
ps:在这个过程中，可能会遇到安装不顺利的情况，万能的度娘有N种解决方案，你这么大应该要学着自己解决问题。

2.Pandas操作Excel表格

数据准备，Excel文件：citron.表单数据如下：

学生数据如下：

1：在使用pandas模块之前，可以先安装该模块，如下：

 import  pandas  as pd

2：两种读取Excel文件的方法：

 #方法一：默认读取第一个表单
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=df.head()#默认读取前5行的数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

结果是一个二维矩阵，如下图：

 #方法二：通过指定表单名的方式来读取
 df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读取的表单
 data=df.head()#默认读取前5行的数据 
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

结果如下，也是二维矩阵：

#方法三：通过表单索引来指定要访问的表单，0表示第一个表单
#也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单
#也可以同时定位多个表单，方式都罗列如下所示
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通过表单名同时指定多个
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python',1])#可以混合的方式来指定
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个
data=df.values#获取所有的数据，注意这里不能用head()方法哦~
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

什么是特殊产品？学生可以单独完成此操作。我们来尝试一下，结果很有趣，但是同时同学们也发现这个数据是一个二维矩阵，不能很好的处理我们来做自动测试，所以我们稍后会解释。详细信息，如何读取行号和列号以及每行的内容以及行和列内容的格式。？可用于嵌套列表：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2]].values#读取指定多行的话，就要在ix[]里面嵌套列表指定行数
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

3：读取指定行和列：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[1,2]#读取第一行第二列的值，这里不需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

4：读取多行多列的值：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title以及data列的值，这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

5：从所有行中获取指定列

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[:,['title','data']].values#读所有行的title以及data列的值，这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

6：获取列数字并打印

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出行号列表",df.index.values)

输出结果是：
输出行号列表 [0 1 2 3]

7：获取列名并打印

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出列标题",df.columns.values)

运行结果如下所示：
输出列标题 ['case_id' 'title' 'data']

8：获取指定数值：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法

输出值
 [[2 '输入错误的密码' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}']
 [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}']
 [1 '正常登录' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]

9：获取指定列值：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值\n",df['data'].values)

四：pandas 将 Excel 数据处理成字典

我们有这些数据

被处理成一个字典列表，字典的key是标题名称。

应用代码如下：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
test_data=[]
for i in df.index.values:#获取行号的索引，并对其进行遍历：
    #根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典
    row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict()
    test_data.append(row_data)
print("最终获取到的数据是：{0}".format(test_data))

最终结果为：

最终获取到的数据是：
[{'title': '正常登录', 'case_id': 1, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}'}, 
{'title': '输入错误的密码', 'case_id': 2, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'}, 
{'title': '正常充值', 'case_id': 3, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'}, 
{'title': '充值输入负数', 'case_id': 4, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"-100"}'}]

熊猫学习今天结束！快速打开pycharm并运行！！！