[python] 基於Tablib庫處理表格資料

落痕的寒假發表於2023-11-30

Tablib是一個用於處理電子表格（如 Excel，CSV，JSON）的Python 庫。它提供了一種簡單而強大的方式來操作和處理資料。利用Tablib，我們可以輕鬆地讀取、寫入、過濾和轉換各種型別的電子表格資料。Tablib 具有一致且易於使用的 API，以在不同的資料格式之間進行無縫轉換。比如，Tablib可以將資料從Excel表格匯入為Python物件，然後將其轉換為JSON或CSV格式，並進行相應的操作和分析。此外Tablib還支援對資料進行排序、篩選和合並等常見操作。Tablib官方倉庫地址為：tablib，Tablib官方檔案地址為：tablib-doc。

Tablib需要在Python3.6+版本下安裝，安裝命令如下：

pip install tablib

import tablib
# 檢視版本
tablib.__version__

'3.4.0'

1 Tablib使用

1.1 表格建立

建立資料結構

# 建立表
data = tablib.Dataset()
type(data)

tablib.core.Dataset

# 檢視錶格名字，預設為空
data.title

# 設定表的名字
data.title = 'data'
data.title

'data'

資料新增

# 新增行
data.append(['John', 28])
data.append(['Tom', 16])
data.append(['Jane', 32])
# 檢視資料,list格式
data.dict
# 或者
# print(data)

[['John', 28], ['Tom', 16], ['Jane', 32]]

# 新增標題行
data.headers = ['Name', 'Age']
# data.dict
print(data)

Name|Age
----|---
John|28 
Tom |16 
Jane|32

# 新增列
# 需要和當前行數一致
data.append_col(['USA', 'UK','UK'], header='Country')
# data.dict
print(data)

Name|Age|Country
----|---|-------
John|28 |USA    
Tom |16 |UK     
Jane|32 |UK

選擇行或列

# 選擇第一行
data[0]

('John', 28, 'USA')

# 選擇第一行第三列
data[0][2]

'USA'

# 選擇列
data['Age']

[28, 16, 32]

# 獲得表頭
data.headers

['Name', 'Age', 'Country']

# 基於索引獲得列
data.get_col(0)

['John', 'Tom', 'Jane']

刪除行或列

# 刪除列
del data['Country']
# 刪除行
# del data[:-1]
print(data)

Name|Age
----|---
John|28 
Tom |16 
Jane|32

行列高階操作

# 表格轉置
transposed_data = data.transpose()
print(transposed_data)

Name|John|Tom|Jane
----|----|---|----
Age |28  |16 |32

# 讀取資料維度
data.width,data.height

(2, 3)

# 按照欄位排序
# 年齡從大到小排序
data = data.sort("Age",reverse=True)
print(data)

Name|Age
----|---
Jane|32 
John|28 
Tom |16

# 計算平均年齡
ages = data['Age']
float(sum(ages)) / len(ages)

25.333333333333332

# 移除第一行
tmp = data.lpop()
print(data)

Name|Age
----|---
John|28 
Tom |16

# 第一行新增資料
data.lpush(list(tmp))
print(data)

Name|Age
----|---
Jane|32 
John|28 
Tom |16

# 在最左側插入一列資料
new_column = ['Engineer', 'Doctor','Doctor']
data.lpush_col(new_column, header='Profession')
print(data)

Profession|Name|Age
----------|----|---
Engineer  |Jane|32 
Doctor    |John|28 
Doctor    |Tom |16

# 移除最後一行
# data.pop()
# print(data)

# 移除重複行
# 建立資料集
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['Name', 'Age']
data.append(['Alice', 25])
data.append(['Alice', 30])
data.append(['Alice', 25])  # 重複行

# 去除重複行，必須所有列值一樣
data.remove_duplicates()

print(data)

Name |Age
-----|---
Alice|25 
Alice|30

表格合併

# 建立兩個表格
data1 = tablib.Dataset()
data1.headers = ['Name', 'Age']
data1.append(['Alice', 25])
data1.append(['Bob', 30])

data2 = tablib.Dataset()
data2.headers = ['Name', 'Occupation']
data2.append(['Alice', 'Engineer'])
data2.append(['Bob', 'Doctor'])

# 按行合併
# 使用stack方法合併兩個表格
stacked_data = data1.stack(data2)
print(stacked_data)

Name |Age     
-----|--------
Alice|25      
Bob  |30      
Alice|Engineer
Bob  |Doctor

# 按列合併
# 兩個表格行數需要一致
# 使用stack_cols方法合併兩個表格的列
stacked_cols_data = data1.stack_cols(data2)
print(stacked_cols_data)

Name |Age|Name |Occupation
-----|---|-----|----------
Alice|25 |Alice|Engineer  
Bob  |30 |Bob  |Doctor

1.2 資料匯入與匯出

資料匯出

Tablib使得使用者可以根據具體需求將資料靈活地匯出到不同的環境中，並與其他工具進行無縫整合和互動。轉換的結果是這些格式的物件表示而不是存為本地檔案。這些格式包括但不限於：

CSV：常見的電子表格格式，每個欄位由逗號分隔。
JSON：一種常見的資料交換格式，以鍵值對的形式儲存資料。
Excel：電子表格格式，需要額外安裝庫，可以包含多個工作表，並支援公式和圖表等功能。
YAML：一種易讀的資料序列化格式，常用於配置檔案。
HTML：用於建立網頁的標記語言。
Pandas DataFrame：Pandas是另一個Python庫，用於資料處理和分析。Tablib支援將資料匯出為Pandas DataFrame。

Tablib提供了兩種方式將資料匯出為其他格式，一種是呼叫export函式，一種是呼叫自帶屬性。如下所示data.export('csv') 和data.csv都可以用於獲取Dataset資料的CSV表示：

data.export('csv')
data.csv

具體示例程式碼如下：

# 建立表格
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['Name', 'Age']
data.append(['John', 28])
data.append(['Tom', 16])
data.append(['Jane', 32])

# 匯出為csv字元流
data_csv = data.export('csv')
print(type(data_csv))

# 匯出資料到本地csv檔案
with open('data.csv', 'w') as f:
    f.write(data_csv)

<class 'str'>

# 匯出為json字串
data_json = data.export('json')
type(data_json)

# 將json字串解析為Python物件
import json
data_json = json.loads(data_json)
print(data_json)

[{'Name': 'John', 'Age': 28}, {'Name': 'Tom', 'Age': 16}, {'Name': 'Jane', 'Age': 32}]

# 將資料集物件儲存為json檔案
with open('data.json', 'w') as f:
    f.write(data.export('json'))

# 儲存為yaml檔案
with open('data.yml', 'w') as f:
    f.write(data.export('yaml'))

# 將資料集儲存為xls檔案，注意使用wb模式
# 需要安裝額外庫
# pip install xlrd
# pip install xlwt
with open('data.xls', 'wb') as f:
    f.write(data.export('xls'))

with open('data.xlsx', 'wb') as f:
    f.write(data.export('xlsx'))

# 轉換為html
# 需要安裝MarkupPy庫
# pip install MarkupPy 
with open('data.html', 'w') as f:
    f.write(data.export('html'))

# 轉換為pandas的dataframe
# 需要安裝Pandas庫
df = data.export('df')
df.head()

	Name	Age
0	John	28
1	Tom	16
2	Jane	32

資料匯入

我們可以使用tablib庫匯入多種格式的檔案，以初始化tablib的資料物件。如下所示：

with open('data.csv', 'r') as fh:
    imported_data = tablib.Dataset().load(fh)
print(imported_data)

Name|Age
----|---
John|28 
Tom |16 
Jane|32

對於表格類格式，如csv格式，也可以不匯入標題行，即不將第一行作為標題行，如下所示：

with open('data.csv', 'r') as fh:
    # headers=False不匯入標題行
    imported_data = tablib.Dataset().load(fh,headers=False)
print(imported_data)

Name|Age
John|28 
Tom |16 
Jane|32

對於支援多表的xls、xlsx，當前預設開啟第一個表，注意使用rb模式。多表管理見下一節。

with open('data.xls', 'rb') as fh:
    imported_data =  tablib.Dataset().load(fh, 'xls')
print(imported_data)

Name|Age 
----|----
John|28.0
Tom |16.0
Jane|32.0

1.3 多表管理

在Tablib中，Databook是一種資料結構，用於組織和管理多個資料表（Data Table。Databook提供了一種方便的方式來操作和處理多個資料表

建立Databook

# 建立Databook
databook = tablib.Databook()

# 建立第一個資料表
data_table1 = tablib.Dataset()

# 設定資料表的列和資料
data_table1.headers = ['Name', 'Age']
data_table1.append(['John', 25])
data_table1.append(['Alice', 30])
# 設定表名
data_table1.title = "table1"

# 新增資料表到 Databook
databook.add_sheet(data_table1)

# 建立二個資料表
data_table2 = tablib.Dataset()

# 設定資料表的列和資料
data_table2.headers = ['Name', 'Age']
data_table2.append(['Jane', 34])
data_table2.append(['Mike', 14])
# 設定表名
data_table2.title = "table2"

# 新增資料表到 Databook
databook.add_sheet(data_table2)

# 可以利用現有表一次性建立Databoook
tablib.Databook((data_table1, data_table2))

<databook object>

檢視databook

# 檢視子表數量
databook.size

# 檢視各表
databook.sheets()

[<table1 dataset>, <table2 dataset>]

根據索引獲得表

for index,table in enumerate(databook.sheets()):
    print(f" \ntable{index}")
    print(table)

table0
Name |Age
-----|---
John |25 
Alice|30 
 
table1
Name|Age
----|---
Jane|34 
Mike|14

儲存與匯入

databook支援儲存xlsx和xls檔案，但是匯入僅支援xlsx檔案。

# 儲存為xlsx檔案
with open('databook.xlsx', 'wb') as f:
    f.write(databook.export('xlsx'))

# 多表匯入
with open(r'databook.xlsx', 'rb') as fh:
    databook = tablib.Databook().load(fh, 'xlsx')
print(databook.sheets())

[<table1 dataset>, <table2 dataset>]

1.4 進階使用

動態列

Talblib允許在資料表格中隨意建立和管理動態列。這些列不需要預先定義，可以根據需要隨時新增、刪除和修改。如下所示根據隨機函式設定列：

# 匯入資料
with open('data.csv', 'r') as fh:
    data = tablib.Dataset().load(fh)
print(data)

Name|Age
----|---
John|28 
Tom |16 
Jane|32

import random

# 隨機設定分數
def random_grade(row):
    # 根據傳入的行設定不同資料標準
    if int(row[1]) > 30:
        return (random.randint(59,100)/100.0)
    else:
        return (random.randint(60,99)/100.0)

data.append_col(random_grade, header='Grade')
print(data)

Name|Age|Grade
----|---|-----
John|28 |0.65 
Tom |16 |0.99 
Jane|32 |0.79

資料過濾

Tablib提供了filter方法，以根據資料集的標籤(tags)來過濾資料。

fruits = tablib.Dataset()  

fruits.headers = ['name', 'color'] 
# 新增tags為fruit與sour的行
fruits.append(['tomato', 'red'], tags=['fruit', 'sour']) 
fruits.append(['strawberry', 'red'], tags=['fruit', 'sweet' ]) 
fruits.append(['corn', 'yellow'], tags=['vegetable', 'sweet']) 

# 轉換為其他格式，tags屬性不會跟隨轉換
print(fruits.yaml)

- {color: red, name: tomato}
- {color: red, name: strawberry}
- {color: yellow, name: corn}

# 過濾出標籤為vegetable的資料
fruits.filter(['vegetable']).df

	name	color
0	corn	yellow

# 過濾出標籤為vegetable或sweet的資料
fruits.filter(['vegetable', 'sweet']).df

	name	color
0	strawberry	red
1	corn	yellow

# 先過濾出標籤為fruit,再過濾為sour的資料
fruits.filter(['fruit']).filter(['sour']).df

	name	color
0	tomato	red

分割符

Tablib提供了append_separator函式，以在excel表格中新增分隔符，如下所示：

# Daniel和Suzie的測試資料
daniel_tests = [
    ('11/24/09', 'Apple', 'Red'),
    ('05/24/10', 'Banana', 'Yellow')
]

suzie_tests = [
    ('11/24/09', 'Orange', 'Orange'),
    ('05/24/10', 'Grapes', 'Purple')
]

# 建立新的資料集
tests = tablib.Dataset()
tests.headers = ['Date', 'Fruit Name', 'Color']

# 新增分隔符
tests.append_separator('Fruits A')  
for test_row in daniel_tests:
   tests.append(test_row)

# 新增分隔符
tests.append_separator('')  
for test_row in suzie_tests:
   tests.append(test_row)

# 將資料集寫入磁碟，以xls格式儲存
with open('fruits.xls', 'wb') as f:
    f.write(tests.export('xls'))

透過展示xls資料，可以看到在某些行新增了空行資料。


# 匯入pandas庫
import pandas as pd

# 從xls檔案中讀取資料，並將其儲存在DataFrame中
pd.read_excel('fruits.xls', keep_default_na=False)

	Date	Fruit Name	Color
0	Fruits A
1	11/24/09	Apple	Red
2	05/24/10	Banana	Yellow
3
4	11/24/09	Orange	Orange
5	05/24/10	Grapes	Purple

格式化列

Tablib提供add_formatter函式用於向Dataset物件新增自定義格式化程式，以便在匯出資料時按照指定格式進行格式化。

# 建立一個空的 Dataset 物件
data = tablib.Dataset()

# 新增資料到 Dataset
data.headers = ['name','age','role']
data.append(['John', 28, 'Developer'])
data.append(['Amy', 25, 'Designer'])

# 定義一個自定義的格式化函式
def custom_formatter(val):
    if isinstance(val, int):
        return f'Age: {val}'
    elif isinstance(val, str):
        return val.upper()
    else:
        return str(val)

# 新增自定義格式化函式到 Dataset
# 第一個引數可以為列號
data.add_formatter(0,custom_formatter)
# 如果有列名，也可以指定列名
data.add_formatter('age',custom_formatter)

# 匯出資料並應用自定義格式化函式
data.df

	name	age	role
0	JOHN	Age: 28	Developer
1	AMY	Age: 25	Designer

建立子表格

# 建立表格
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['Name', 'Age','Profession']
data.append(['Alice', 25, 'Doctor'])
data.append(['Bob', 30, 'Doctor'])
data.append(['Jack', 28, 'Engineer'])
# subset方法用於從現有的資料集中選擇子集
# rows表示行號，rows=[0, 2]表示選擇第0行和第2行
sub_data = data.subset(rows=[0, 2], cols=['Name', 'Profession'])
sub_data.df

	Name	Profession
0	Alice	Doctor
1	Jack	Engineer

2 參考

tablib
tablib-doc。

Python 中 Panda 庫處理表格方法
2024-03-14
Python
[資料處理]python基礎
2019-02-02
Python
[影像處理] 基於CleanVision庫清洗影像資料集
2024-10-24
Scapy 2.4.0 釋出，基於 Python 的互動式資料包處理庫
2018-03-28
Python
使用openpyxl處理表格資料
2021-11-30
基於python的大資料分析-資料處理（程式碼實戰）
2019-08-30
Python大資料
Python資料處理（二）：處理 Excel 資料
2019-02-16
PythonExcel
【Python資料分析基礎】: 資料缺失值處理
2018-07-28
Python
Python資料分析基礎: 資料缺失值處理
2020-10-31
Python
Python 資料處理庫 pandas 入門教程
2018-04-17
Python
Python 資料處理庫 pandas 進階教程
2018-04-18
Python
Python中用OpenPyXL處理Excel表格
2019-04-10
PythonExcel
python 處理資料
2020-10-29
Python
基於python的事件處理模型
2018-03-28
Python事件模型
資料清洗與預處理：使用 Python Pandas 庫
2024-07-26
Python
【解決方案】基於資料庫驅動的自定義 TypeHandler 處理器
2024-10-09
資料庫
Python資料處理典型用法
2024-11-03
Python
Python資料處理-pandas用法
2020-12-17
Python
Python資料處理(一)：處理 JSON、XML、CSV 三種格式資料
2019-01-27
PythonJSONXML
【Python資料分析基礎】: 異常值檢測和處理
2018-08-08
Python
Python excel表格讀寫，格式化處理
2018-08-31
PythonExcel
Python影像處理初探：Pillow庫的基礎使用
2023-09-22
Python
【筆記】基於Python的數字影象處理
2018-12-03
筆記Python
關於資料庫事務併發的理解和處理
2019-02-18
資料庫
python中多程式處理資料庫連線的問題
2020-12-18
Python資料庫
關於一類資料處理
2024-06-27
Python文字資料分析與處理
2018-08-29
Python
Python使用xlrd處理excel資料
2020-11-19
PythonExcel
sklearn基礎及資料處理
2019-09-03
Python影像處理庫——PIL
2021-03-27
Python
基於 RocketMQ Connect 構建資料流轉處理平臺
2023-03-17
MQ
python儲存超大資料excel表格——大於65532
2020-11-20
Python大資料Excel
如何在 Python 中自動化處理 Excel 表格？
2021-11-26
PythonExcel
反映在基於資料感知的智慧資料預處理和智慧排程
2022-01-17
技術文件：基於 Python 的影像處理系統
2024-07-26
Python
Python自動化處理Excel資料
2023-11-01
PythonExcel
Python利用pandas處理資料與分析
2024-03-25
Python
Python 柵格資料處理教程（二）
2024-08-14
Python