1.多字段连接，连接字段名不一致–left_on\right_on对应列示后可匹配

import pandas as pd
df_A1=pd.read_excel('E:\Mercy\data\mytest\A.xlsx',sheet_name=0)
df_A2=pd.read_excel('E:\Mercy\data\mytest\A.xlsx',sheet_name=1)

df_A=df_A1.merge(right=df_A2,how='left',left_on=['公司名','业务主体'],right_on=['公司名','业务线'])
df_A

	公司名	业务主体	业务线	金额
0	南京	成长	成长	1
1	天津	成长	成长	2
2	北京	成长	成长	3
3	南京	育儿	育儿	4

2.merge一对多left–效果同sql里的left join

(一侧或被多侧重复，右侧会被左侧剔除）

import pandas as pd
df_A2=pd.read_excel('E:\Mercy\data\mytest\A.xlsx',sheet_name=1)
df_A3=pd.read_excel('E:\Mercy\data\mytest\A.xlsx',sheet_name=2)

df_A22=df_A2.iloc[:,[0,2]]
df_A3.merge(df_A22,how='right',on='公司名')

	公司名	金额
0	南京	1
1	南京	4
2	天津	2
3	北京	3

3.xlsxwriter写入excel文本和图片

import pandas as pd
import  xlsxwriter  as xlsx 
#读取/创建文件
year_month=input('请输入计算期年月（YYYY_MM):')
book=xlsx.Workbook('E:\\Mercy\\data\\mytest\\'+year_month+'测试.xlsx')
#添加工作表
sheet=book.add_worksheet('demo')

#输入文本
pm = {
    'bold' : True,
    'font_name' : '微软雅黑',
    'color':'red'
}
formate = book.add_format(pm)
amount=56
sheet.write('A1','实际支付金额:'+str(amount),formate)

#循环输入dataframe
numform_int= book.add_format({'num_format': '0'}) 
df_A2=pd.read_excel('E:\Mercy\data\mytest\A.xlsx',sheet_name=1)
rown=9
for index, row in df_A2.iterrows():
    #sheet.write_string(rown,6,index)
    sheet.write_string(rown,0,row[df_A2.columns[0]])
    sheet.write_string(rown,1,row[df_A2.columns[1]])
    sheet.write_number(rown,2,row[df_A2.columns[2]],numform_int)
    rown +=1
    
#输入图表
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from io import BytesIO
##绘制图表
x = np.linspace(0, 10, 1000)
plt.plot(x, np.sin(x))
##接收io流
imagedata=BytesIO()
plt.savefig(imagedata)
##插入图片
sheet.insert_image(0,0,'',{"image_data": imagedata})#在0行0列插入

book.close()

请输入计算期年月（YYYY_MM):20

4.读取模糊文件名

import sys
import re
import pandas as pd
import os

pat=re.compile('全渠道.*?')
for file_name in os.listdir('E:\Mercy\data\public'):
    if re.match(pat,file_name):
        depart_path='E:\Mercy\data\public\\'+file_name
df_depart=pd.read_excel(depart_path,sheet_name='门店名称匹配',header=1) 
df_depart=df_depart.drop('数值',axis=1)
df_depart.rename(columns={'文本':'门店'},inplace=True)
df_depart['门店']=df_depart['门店'].apply(lambda x:str(x))
df_depart.info()
    #df_depart.to_excel('E:\Mercy\data\public\名店名称匹配.xlsx',index=False)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 445 entries, 0 to 444
Data columns (total 17 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype         
---  ------   --------------  -----         
 0   门店       445 non-null    object        
 1   管报名称     445 non-null    object        
 2   BI名称     445 non-null    object        
 3   会员KPI名称  445 non-null    object        
 4   分部       445 non-null    object        
 5   地级市      444 non-null    object        
 6   城市等级     444 non-null    object        
 7   店总       444 non-null    object        
 8   开店日期     445 non-null    datetime64[ns]
 9   开店日期.1   445 non-null    object        
 10  年级       445 non-null    object        
 11  规模店      444 non-null    object        
 12  物业类型     419 non-null    object        
 13  属性       444 non-null    object        
 14  计租方式     346 non-null    object        
 15  使用面积     431 non-null    float64       
 16  面积划分     385 non-null    object        
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), object(15)
memory usage: 59.2+ KB

5.一串字符串是否包含某些关键词的任意一个any|全部all

ls1='服务-在线教育-家庭教育-能力启蒙;服务-在线教育-家庭教育-性格培养;服务-在线教育-家庭教育-亲子成长;服务-教育培训-早教-早教中心;'
ls2='服务-才艺运动-运动-篮球;'
ls3='服务-在线教育-家庭教育-能力启蒙;服务-在线教育-家庭教育-性格培养;'
kwl=['性格培养','亲子成长']
kw='性格培养'
#多个
any(kw in ls3 for kw in kwl)
all(kw in ls3 for kw in kwl)
#单个
kw in ls1
ls2.find(kw)>-1

-1

for i in range(len(df_guiderule)):
    print('.*'+df_guiderule.iloc[i,0]+'.*',df_guiderule.iloc[i,1])

6.找到文件夹下最新文件

import os


# 输入目录路径，输出最新文件完整路径
def find_new_file(dir):
    '''查找目录下最新的文件'''
    file_lists = os.listdir(dir)
    file_lists.sort(key=lambda fn: os.path.getmtime(dir + "\\" + fn)
                    if not os.path.isdir(dir + "\\" + fn) else 0)
    print('最新的文件为： ' + file_lists[-1])
    file = os.path.join(dir, file_lists[-1])
    print('完整路径：', file)
    return file

# 函数调用

dir=r'E:\WXWork\1688853870925791\WeDrive\孩子王\战略支持-数字化分析\1、制度流程规则\门店信息表'
find_new_file(dir)

7.解决pandas to_excel覆盖原sheet

## topath文件Sheet1有内容,新内容保存到Sheet2后原来的内容消失
from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd
topath='E:\Mercy\data\public\门店test.xlsx'
depart_path='E:\Mercy\data\public\门店名称匹配.xlsx'

df_prov=pd.read_excel(depart_path,sheet_name='分部汇总',header=0,usecols='A:D,F:K',nrows=22)
df_prov.to_excel(topath,sheet_name='Sheet2',index=False)

from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd
topath='E:\Mercy\data\public\门店test.xlsx'
depart_path='E:\Mercy\data\public\门店名称匹配.xlsx'

target_writer = pd.ExcelWriter(topath, engine='openpyxl')#生成一个ExcelWriter对象
book = load_workbook(target_writer.path)#记录下这个Excel文件的原有sheet
target_writer.book = book#在要写入的ExcelWriter中填充之前记录的sheet
df_prov=pd.read_excel(depart_path,sheet_name='分部汇总',header=0,usecols='A:D,F:K',nrows=22)#要保存的新内容
df_prov.to_excel(excel_writer=target_writer,sheet_name='Sheet2',index=False)#保存目标是target_writer，而非路径
target_writer.save()
target_writer.close()

8.制作词云

filename = 'E:\Mercy\data\mytest\wordcloudtest.txt'
with open(filename, encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

#导入中文分词工具
import jieba
#切分文本字符串
jieba.setLogLevel(jieba.logging.INFO)
text = jieba.cut(text)
#以空格为单位分隔
#text = " ".join(text)

text

<generator object Tokenizer.cut at 0x0000018F0935EF90>

stopword=['的','是']

stayed_line = ""
for te in text:
    if te not in stopword:
        stayed_line +=te+" "
        

#导入imageio库
import imageio
#调用imread函数来读取本地图片以设置词云形状
graph = imageio.imread("E:\Mercy\data\mytest\star.png")

'''
import numpy as np
from PIL import Image
image = Image.open(r'E:\Mercy\data\mytest\star.png')
graph = np.array(image)'''

"\nimport numpy as np\nfrom PIL import Image\nimage = Image.open(r'E:\\Mercy\\data\\mytest\\star.png')\ngraph = np.array(image)"

from wordcloud import WordCloud

wc = WordCloud(font_path="C:\Windows\Fonts\STHUPO.TTF",background_color="white", max_words=1600, mask=graph, contour_width=0, contour_color='steelblue').generate(stayed_line)

#导入python默认的绘图工具
import matplotlib.pyplot as plt  #绘图
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")#显示图形
plt.axis("off")#隐藏坐标轴

# 将词云图导出到当前目录
wc.to_file(r'E:\Mercy\data\mytest\wc_cn.png')

<wordcloud.wordcloud.WordCloud at 0x18f08300520>

读取db文件

import sqlite3

#连接
conn=sqlite3.connect('message.db')
c=conn.cursor()

#看一看DB文件里有哪些表
tables=c.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';").fetchall()
print(tables)

[]

#正常执行SQL查询
c.execute("select * from table").fetchall()

#关闭
c.close()
conn.close()

---------------------------------------------------------------------------

OperationalError                          Traceback (most recent call last)

<ipython-input-7-e4488a0f934e> in <module>
      1 #正常执行SQL查询
----> 2 c.execute("select * from table").fetchall()
      3 
      4 #关闭
      5 c.close()


OperationalError: near "table": syntax error