Python表格数据处理库之tablib库详解
作者：naer_chongya
Tablib库
Tablib是一个用于处理电子表格数据的Python库，它可以轻松地进行数据的导入和导出，以及数据格式的转换。
本文将详细介绍Tablib库的各种用法和示例，包括如何从不同的数据源导入数据、如何对数据进行加工处理以及如何将数据导出到不同的格式。
一、安装及基础知识介绍
安装Tablib非常简单，只需要使用pip命令即可完成安装。在终端中输入以下命令即可开始安装：
pip install tablib
Tablib最基础的数据类型是Dataset。它由行和列构成，可理解为一个二维数组，每个元素可以是任意的Python对象。Dataset可以定义列和行的名称，在数据导出时也会体现出来。
二、从不同的数据源导入数据
1.从csv文件中导入数据
使用Tablib导入csv文件非常容易，只需要使用Tablib内置的Dataset方法即可实现。
在下面的代码中，我们将会导入一个名为“example.csv”的csv文件，并转换为Tablib的Dataset格式。
import tablib
data = tablib.Dataset().load(open('example.csv').read())2.从Excel文件中导入数据
Tablib同样支持从Excel文件中导入数据，可以使用xlrd库来读取Excel文件。
在下面的代码中，我们将会导入一个名为“example.xlsx”的Excel文件，并转换为Tablib的Dataset格式。
import xlrd
import tablib
data = tablib.Dataset().load(open('example.xlsx').read(), format='xls')3.从json文件中导入数据
导入json文件也非常容易，只需要使用Tablib内置的Dataset方法即可实现。
在下面的代码中，我们将会导入一个名为“example.json”的json文件，并转换为Tablib的Dataset格式。
import tablib
import json
data = tablib.Dataset().load(json.load(open('example.json')))三、对数据进行加工处理
1.添加列和行
在Tablib中，添加列和行非常方便。对于列的添加，我们只需要在Dataset中使用add_column()方法。而对于行的添加，我们可以使用Dataset的append()方法，通过列表的形式添加具体的数据。
import tablib data = tablib.Dataset() data.headers = ['name', 'age'] data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name') data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
2.删除列和行
删除列和行同样很容易，我们只需要使用Dataset的某些方法来删除指定列或行。在下面的代码中，我们演示了如何删除名为“age”的列以及第二行数据。
import tablib
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
data.remove_column('age')
data.pop(2)3.重命名列
在Tablib中，重命名列也非常容易，只需要使用Dataset的rename()方法即可。
import tablib
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
data.rename('name', 'username')4.指定列的数据类型
在导入数据时，Tablib默认将所有的数据均作为字符串进行处理。
如果想要在Tablib中处理数值类型数据，可以通过指定列的数据类型来实现。
import tablib data = tablib.Dataset() data.headers = ['name', 'age'] data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name') data.add_column([27, 25, 28], header='age', type='numeric')
四、将数据导出到不同的格式
1.导出为csv文件
将数据导出为csv文件也非常方便，只需要使用Tablib内置的csv格式即可。
在下面的代码中，我们将会使用Tablib将数据导出为“example.csv”的csv文件。
import tablib
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
with open('example.csv', 'w') as f:
f.write(data.csv)2.导出为Excel文件
导出为Excel文件同样容易，只需要使用Tablib内置的xls格式，并使用xlwt库将数据导出为Excel文件即可。
import tablib
import xlwt
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
sheet = book.add_sheet('Sheet1')
for idx, row in enumerate(data):
for colidx, value in enumerate(row):
sheet.write(idx, colidx, value)
book.save('example.xls')3.导出为json文件
将数据导出为json文件也非常容易，只需要使用Tablib内置的json格式即可。
import tablib
import json
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
with open('example.json', 'w') as f:
f.write(json.dumps(data.json))4.导出为其他格式
Tablib还支持导出为其他格式，包括YAML格式、HTML格式甚至Markdown格式等。
在导出其他格式时，需要先安装对应的依赖库。
import tablib
import yaml
import markdown
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
#导出为YAML格式
with open('example.yml', 'w') as f:
f.write(yaml.dump(data.yaml))
#导出为HTML格式
html = '<table>{}</table>'.format(data.html)
with open('example.html', 'w') as f:
f.write(html)
#导出为Markdown格式
md = markdown.markdown(data.markdown)
with open('example.md', 'w') as f:
f.write(md)总结：
本文介绍了Tablib库的各种用法和示例，包括从不同数据源导入数据、对数据进行加工处理以及将数据导出到不同格式的文件中。
其中，Tablib库具有良好的易用性和灵活性，可以帮助我们更高效地处理表格数据。
到此这篇关于Python表格数据处理库之tablib库详解的文章就介绍到这了,更多相关Python表格数据tablib内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！