问题背景，收集各个部门和单位的数据.jpg (384.41 KB, 下载次数: 0)
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2024-6-10 13:26 上传
如果有人说大家直接用在线表格来做，那么表格的列非常的多，如教育培训列，总共有17个空格需要填写，那就至少需要17列，显然大家上交的材料使用上图的类型比较好。
目的：将上述表格的内容按照列进行汇总，每一列对应的括号的所有的数据相加，得到最终需要的数据
步骤：
[color=]第一步：按列提取括号内的数据（使用正则表达式RE）；
第二步：将提取到的数据转成表格（dateframe）；
第三步：将上述数据求和汇总，转成一个行（series）；
第四步：将上述的行跟格式模板相对应，形成满足要求的格式文本
主要是使用PYTHON写的代码，主要是用的pandas和re模块
[Python] 纯文本查看 复制代码import re
import pandas as pd
def kuohao_to_list(st="组织观看警示教育片（ 1）场，参与（ 4）人次"):
st=st.replace(" ","")
pattern = r"\（(.*?)\）"
ls = re.findall(pattern, st)
cl_ls = [text.replace(" ", "") for text in ls]
cl_ls = [ "0.0" if len(item) == 0 else item for item in cl_ls]
cl_ls = [float(item) for item in cl_ls if item]
# print(len(ls))
# print(cl_ls)
return cl_ls
def list_to_text(leixing,list_values):
# 宣贯活动
st0 = '''
1.组织开展宣讲活动({})场，参与({})人次；
2.组织专题研讨({})场、集中宣讲({})场、辅导报告({})次，累计参与({})人次；
3.主要负责人讲授安全公开课({})场，参与({})人次。
'''
#教育培训
st1='''
1.开展宣教培训活动({})场，参与({})人次；
2.组织安全培训({})场，参与({})人次；
4.张贴或悬挂安全标语、横幅、挂图等({})份；
5.组织安全知识答题竞答活动({})场，参与({})人次；
6.组织开展“安全宣传咨询日”现场活动({})场、参与({})人次，网络直播({})场、({})人观看；
7.开展安全生产“大家谈”“班前会”“等活动({})场，参与({})人次；
8.组织“畅通生命通道”活动({})场，参与({})人次；
9.二十项反措和施工反措宣贯({})次，参与({})人次。
'''
#警示教育
st2='''
1.组织观看警示教育片({})场，参与({})人次；
2.举办警示教育展({})场，研讨分析会({})次，累计参与({})人次。
'''
#专项行动
st3='''
1.企业主要负责人带头开展隐患排查整治({})次，发现问题({})项，已完成整改({})项；
2.开展“四不两直”({})次，曝光重大隐患和突出问题({})个；
3.全员安全隐患大家拍({})人次，发现安全隐患({})个；
4.消防专项检查({})次，发现问题({})项，已完成整改({})项。
'''
#应急演练
st4='''
1.组织应急与安全培训({})场，参与({})人次；
2.开展从业人员自救互救技能培训({})场，参与({})人次；
3.组织应急演练({})次，参与({})人次，宣传报道({})条；
4.企业主要负责人带头参加安全应急演练({})次，总参与({})人次。
'''
#行业活动
st5='''
1.参与“避险逃生训练营”短视频新媒体展播({})个；
2.参与“人人讲安全个个会应急”网络知识竞赛({})人，答题({})人次；
3.2024年“安全生产月”学习行动({})人次，取得证书({})个；
4.向主流媒体投稿({})件，刊登({})件，获奖({})次。
'''
#特色活动
st6='''
活动名称({})，组织({})场/次，参与({})人次。
'''
keys = ["宣贯活动", "教育培训", "警示教育", "专项行动", "应急演练", "行业活动", "特色活动"]
values = [st0, st1, st2, st3, st4, st5, st6]
result_dict = dict(zip(keys, values))
text=result_dict[leixing]
# 使用 str.format 方法
filled_text = text.format(*list_values)
# print(filled_text)
return filled_text
excel_file_path = '汇总.xlsx'
# 创建新的 DataFrame 存储匹配结果
sum_df = pd.DataFrame()
huizong_df = pd.DataFrame()
# 读取整个 Excel 文件
df = pd.read_excel(excel_file_path,header=[0],index_col=None,sheet_name="Sheet1")
print(df.columns )
cls=["宣贯活动", "教育培训", "警示教育", "专项行动", "应急演练", "行业活动", "特色活动"]
huizong_string=""
for cl in cls:
print(cl)
ndf= df[cl]
ls= ndf.apply(kuohao_to_list) #获取括号的内容并转换成list
ls_list = ls.tolist()
sum_df = pd.DataFrame(ls_list)
sums=sum_df.sum() #求和每一列
sums.name = cl # 为新行设置一个名称
string_text = list_to_text(cl, sums)
string_text=string_text.replace(".0","")
print(string_text)
huizong_string +=string_text
huizong_df = huizong_df._append(sums)
sum_df.to_excel(cl+'.xlsx', index=True)
huizong_df.to_excel('汇总1.xlsx', index=True)
with open("信息统计.txt","w",encoding='utf-8') as f:
f.write(huizong_string)
上述代码中把上述一到四步所有过程资料全部保存了本地问题，各位如果不需要执行过程，直接注释掉
最终的成果
第二步：
单列拆分汇总.jpg (215 KB, 下载次数: 0)
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2024-6-10 13:39 上传
第三步：
汇总的部分.jpg (59.17 KB, 下载次数: 0)
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第四步：
汇总的txt.jpg (235.43 KB, 下载次数: 0)
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过程文件对比：如果不要处理过程，只需要一个汇总的txy文本文件，过程只是帮助大家理解的
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2024-6-10 13:40 上传
全文到此结束，本文主要是给大家提供思路，需要一定的编程基础，虽然我提供的办法不是最简单的办法，但是目前我能想到的提高效率的思路就这样了，打工人不易，各位如有更好的思路，欢迎交流提升
