Python如何处理Excel中的数据

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Python如何处理Excel中的数据

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一、pandas的安装：

　　1.安装pandas其实是非常简单的，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.开始安装pandas，安装命令是：pip install pandas

二、读取excel文件

webservice_testcase.xlsx结构如下：

1.首先我们应该先将这个模块导入

import pandas as pd

2.读取表单中的数据：

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

3.也可以通过指定表单名来读取数据

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name='userRegister') data=sheet.head()#默认读取前5行数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

4.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

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=['sendMCode','userRegister'])#可以通过表单名同时指定多个 # sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单 # sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=['sendMCode',1])#可以混合的方式来指定 # sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引同时指定多个 data=sheet.values#获取所有的数据，注意这里不能用head()方法 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

二、操作Excel中的行列

1.读取制定的某一行数据:

sheet=pd.read_excel('webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=sheet.ix[0].values#0表示第一行这里读取数据并不包含表头 print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下结果：

2.读取指定的多行：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=sheet.ix[[0,1]].values#0表示第一行这里读取数据并不包含表头 print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下的结果：

3.读取指定行列的数据：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=sheet.ix[0,1]#读取第一行第二列的值 print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下结果：

4.读取指定的多行多列的值：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx') data=sheet.ix[[1,2],['method','description']].values#读取第二行第三行的method以及description列的值，这里需要嵌套列表 print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下的结果：

5.读取所有行指定的列的值：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx') data=sheet.ix[:,['method','description']].values#读取第二行第三行的method以及description列的值，这里需要嵌套列表 print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下的结果：

6.获取行号输出：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx') print("输出行号列表",sheet.index.values)

得到了如下的结果：

7.获取列名输出：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx') print("输出列标题",sheet.columns.values)

得到了如下的结果：

8.获取指定行数的值：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx') print("输出值",sheet.sample(2).values)

9.获取指定列的值

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx') print("输出值",sheet['description'].values)

得到了如下的结果：

三、将excel中的每一条数据处理成字典,然后让如一个列表中

test_data=[] sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key) for i in sheet.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=sheet.ix[i,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict() 　　test_data.append(row_data)

另外，我们可以把测试用例相关的东西写入一个配置文件当中，读取的时候可以根据配置文件中的内容来进行读取：

配置文件如下：

[CASECONFIG] sheet_list={'sendMCode':'all', 'userRegister':'all', 'verifyUserAuth':'all', 'bindBankCard':[] }　

配置文件处理.py代码如下：

import configparser class ReadConfig: def read_config(self,file_path,section,option): cf=configparser.ConfigParser() cf.read(file_path,encoding="utf-8") value=cf.get(section,option) return value

project_path.py代码如下：

import os Project_path=os.path.split(os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0])[0] #配置文件路径 case_config_path=os.path.join(Project_path,'config','case.config') #测试用例的路径 test_cases_path=os.path.join(Project_path,'test_data','webservice_testcase.xlsx')

然后我们把读取excel中的内容封装成一个类，代码示例如下：

from common import project_pathfrom common.read_config import ReadConfig as RC import pandas as pd class DoExcel: def __init__(self,file_name): self.file_name=file_name self.sheet_list=eval(RC().read_config(project_path.case_config_path,'CASECONFIG','sheet_list')) def do_excel(self): test_data=[] for key in self.sheet_list: if self.sheet_list[key] == 'all': # 读取所有的用例 sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key) for i in sheet.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=sheet.ix[i,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict() test_data.append(row_data) 　　　　　　　else: sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key) for i in self.sheet_list[key]:#根据list中的标号去读取excel指定的用例 row_data=sheet.ix[i-1,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict() test_data.append(row_data) return test_data if __name__ == '__main__': test_data=DoExcel(project_path.test_cases_path).do_excel() print(test_data)

如果将配置改成如下内容：

[CASECONFIG] sheet_list={'sendMCode':[1,3,5], 'userRegister':[], 'verifyUserAuth':[], 'bindBankCard':[] }　

我们将会得到如下的运行结果：

[{: 1, : , : , : , : , : }, {: 3, : , : , : , : , : }, {: 5, : , : , : , : , : }]

　　到此，将excel中的用例数据读取成为[{key1:value1},{key2:value2},...,{keyn:valuen}]这样的形式已经完毕，但是还有很多东西需要完善，比如用例中完成参数的替换，测试完成后回写测试数据到excel对应的表格中等等内容。

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