前言

在数据处理与分析的实际场景中，我们经常需要整合不同格式的数据，例如 Excel 表格、JSON 配置文件、HTML 报表等。本文以一个具体任务（蓝桥杯模拟练习题）为例，详细讲解如何使用 Python 的 Pandas 库结合其他工具，将三种不同格式的数据文件合并为统一的结构化输出，满足业务分析的需求。

题目地址：

1.数据处理 - 蓝桥云课

本文主要解释大佬的题解

一、任务背景与目标

1.任务描述

我们需要合并三个文件的数据：

• 2022_january.xlsx（Excel 表格）：存储 1 月的消费数据
• 2022_february.json（JSON 文件）：存储 2 月的消费数据
• 2022_may.html（HTML 文件）：存储 5 月的消费数据

2.目标输出

最终数据需整合成一个字典，结构如下：

{
    "january": {
        "1-1": {"food": 123, "clothes": 456, ...},  # 1月1日消费数据
        "1-2": {...}
    },
    "february": { ... },
    "may": { ... }
}

每个月份的每一天数据需包含固定的 6 个消费类别（food, clothes, vehicle, sports, loans, other），缺失类别默认值为 0。

二、数据处理全流程解析

一、任务核心目标

将 Excel、JSON、HTML 三种格式的数据文件，按月份 - 日期 - 消费类别的层级结构合并为统一的字典，具体要求：

1. 键名规范：月份用英文（january/february/may），日期格式为 M-d（如 1-5）。
2. 消费类别：固定 6 个类别（food, clothes, vehicle, sports, loans, other），缺失值默认 0。

二、分格式数据处理步骤

1. Excel 文件（2022_january.xlsx）处理

核心问题：从表格中提取日期和消费数据，转换为指定格式。
关键步骤：

# 1. 读取文件并跳过无效行，指定索引列
data_1_xlsx = pd.read_excel('/home/project/2022_january.xlsx', skiprows=4, index_col=2)
# 2. 删除无关列（前两列可能为序号或说明，非数据列）
data_1_xlsx = data_1_xlsx.drop(data_1_xlsx.columns[[0, 1]], axis=1)
# 3. 日期格式处理：转换为 datetime 后格式化为 M-d（如 1-5，去掉前导零）
data_1_xlsx.index = pd.to_datetime(data_1_xlsx.index).strftime('%-m-%-d')
# 4. 转换为字典：{日期: {类别: 金额}}
data_1 = {'january': data_1_xlsx.to_dict('index')}

技术点

• skiprows=4：跳过前 4 行无用数据（如标题、说明行），确保从有效数据行开始读取。
• index_col=2：将第 3 列（索引 2）作为日期列（假设该列存储日期信息）。
• strftime('%-m-%-d')：生成无 lead-zero 的日期（如 1-1 而非 01-01），严格匹配题目要求。

2. JSON 文件（2022_february.json）处理

核心问题：直接加载 JSON 数据，确保格式符合要求。
关键步骤：

with open('/home/project/2022_february.json', 'r') as jsonf:
    data_2 = json.load(jsonf)

技术点：

• JSON 文件结构假设为 {日期: {类别: 金额}}，与目标格式一致，可直接加载。
• 若原始数据缺失类别（题目未提及），需补全；但根据正确代码，此处直接使用原始数据（可能已满足要求）。

3. HTML 文件（2022_may.html）处理

核心问题：解析 HTML 表格，提取日期和消费数据。
关键步骤：

# 1. 解析HTML并提取所有表头文本
with open('/home/project/2022_may.html', 'r') as htmlf:
    data_5_html = htmlf.read()
data_5_html = BeautifulSoup(data_5_html, 'lxml')  # 使用高效解析器
headers = [body.text for body in data_5_html.find_all('th')]  # 提取所有表头

# 2. 按7个字段一组处理数据（1个日期+6个消费类别）
data_5 = {"may": {}}
for i in range(7, len(headers), 7):  # 从第7个元素开始（跳过表头说明）
    date = headers[i]  # 日期字段（第i个元素）
    values = headers[i:i+7]  # 7个字段：日期+6个类别（实际用后6个）
    day_data = {headers[j]: int(values[j]) for j in range(i+1, i+7)}  # 提取后6个类别
    data_5['may'][date] = day_data

技术点：

• 表格结构分析：假设 HTML 表格的表头和数据行按固定格式排列，每个日期对应 7 个字段（日期 + 6 个类别）。
• 索引计算：通过 range(7, len(headers), 7) 分组，每组第一个元素为日期，后续 6 个为消费金额。
• 类型转换：金额转换为整数（int(values[j])），与题目示例输出一致。

三、数据合并与格式校验

1. 合并三部分数据

data = {**data_1, **data_2, **data_5}

原理：使用字典解包（**）将三个月份的数据合并，键名（january/february/may）自动拼接，避免重复。

2. 格式校验关键点

• 日期格式：所有日期键必须为 M-d 形式（如 1-1），通过 strftime 或直接提取确保一致性。
• 消费类别：确保每个日期的字典包含全部 6 个类别（题目示例中other默认 0，但原始数据可能已包含，无需额外补全）。
• 绝对路径：使用题目规定的绝对路径（如 /home/project/...），避免文件读取错误。

四、完整代码逻辑总结

1. Excel 处理： 跳过无效行，选择正确索引列，格式化日期，转换为字典。
2. JSON 处理：直接加载，假设数据结构已符合要求（键为日期，值为类别金额）。
3. HTML 处理：解析表格，按固定字段分组提取日期和消费数据，转换为整数。
4. 合并：通过字典解包合并三部分数据，确保键名和格式完全符合目标结构。

五、易错点与解决方案

1. 文件路径错误：必须使用绝对路径（题目明确要求），避免因工作目录变化导致的 FileNotFoundError。
2. 日期格式不匹配：使用 pd.to_datetime 和 strftime 严格控制日期格式，确保无前导零（如 %-m）。
3. 表格结构解析错误：通过打印 headers 或数据行调试，确认 HTML 表格的字段顺序和分组逻辑（如每组 7 个字段）。
4. 数据类型不一致：消费金额统一为整数（与示例一致），使用 int() 转换，避免浮点型误差。

六、总结

本题核心是多格式数据的解析与结构化转换，需针对每种格式的特点选择合适的库（pandas 处理表格，json 处理键值对，BeautifulSoup 处理 HTML 表格），并严格按照题目要求的层级结构组织数据。关键在于格式细节的精确匹配（日期、类别名称、数据类型），以及通过调试确保每一步解析后的数据结构符合预期。