在數據分析的日常工作中，除了Excel數據的清洗，最常見的就是pdf、word、ppt等場景下的數據清洗，這種其實還有一個更高大上的名字，叫：辦公自動化。

很多時候由于辦公自動化場景下的數據是不規整的，所以在進行數據分析之前首要的就是進行數據提取。

例如，小一的朋友『長河』在實際工作中遇到的真實問題：

雖然我自己對word的操作不是很熟悉，但是我也在思考過后提供了自己的解決方法：

由于我自己對于PDF的數據提取比較擅長，也曾經寫過相關的操作文檔：Python辦公自動化之PDF的詳細操作（全），所以如果原始數據是pdf，那我就會按照上面我說的方法進行操作

但是長河他自己已經搞定了pdf的轉換，那問題就變成了多個word的數據提取。

下面的文章就是他自己在實現過程中的真實思路，部分數據比較敏感，文中已經打碼，但是不影響實際的閱讀和練手

這個也是在實際工作中比較常遇到的問題，希望大家下次遇到的時候都能游刃有余

以下是『長河』投稿的正文：

1. 問題來源

最近面臨的一個問題是從word中讀取表格數據，然后整理成excel格式。

如下所示：

word表格1，已脫敏處理

如果表格不是很多，只有幾張表，完全手動處理就好，但是如果有140張表，9年的數據，該怎么處理呢？

這個時候需要程序來幫我們自動化解決了。

2.?解決問題

明確問題之后，我們接下來需要解決問題。

如果要從word中提取表格，常用的包有docx ， 對提取中的數據進行規范處理，需要使用pandas

2.1 明確數據的行和列

如果要提取word表格中的行和列，則需要明白這個表格到底有多少行和列，然后再根據具體行和列進行數據的提取。

該部分內容可以參看B站的上的一些視頻，用Python操作Word

代碼如下:

from?docx?import?Documentdoc?=?Document('one.docx') tables?=?doc.tables table?=?tables[0]??#?表示讀取的第一張表#?查看一下多少行，多少列 print(len(table.rows),len(table.columns))

輸出結果為:

5?14

說明我們提取的表格信息是一個5行14列的數據。接下來需要思考，每一行每一列是什么樣子。

我們這里以第5行第2列為例進行說明：

繼續寫入代碼為:

print(table.cell(4,1).text)

輸出結果為:

13905 270 5583 1528 1791 2315 2439 ...

經過不斷地嘗試，我們終于知道自己需要的數據在什么地方了。

考慮到表頭的太過于復雜，不好定位，需要自己重新寫表頭信息即可，我們需要的是整個學校的數據，也就是下圖中的部分

提取表格1對應的數據

2.2 數據提取

接下來進行數據提取：

list1?=?[]??#?定義一個空的列表存儲數據 for?row?in?range(4,len(table.rows)):for?column?in?range(len(table.columns)):list1.append(table.cell(row,column).text) print(len(list1)) print(list1)

提取出來的數據是一串很長的列表，輸出結果為:

14 ['--大學\--大學\--大學\---大學\n????----\n2186588\n203224\n146649\n329602\n214014\n299323\n47413\n71033']

接下來進行迭代，轉化成 [[],[],[]] 的形式

values?=?[] for?i?in?list1:i?=?i.split('\n')values.append(i) print(values)

結果處理完成,結果如下:

[['xx大學',?'xxxx大學',?'xx大學',?---'xxxx大學'],---?['2186588',?'203224',?'146649',?'329602',?'214014',?'299323',?'47413',?'71033']]

2.3 轉成 DataFrame格式

前面已經把values整理好了，接下來重新整理表頭信息即可:

colums?=?['xx','xx','xx'] data_part1?=?pd.DataFrame(values,columns).T print(data_part1.head())

輸出結果為:

學校名稱???????xxxxxx-??...????????xxxx??????xxxxxxx 0????XX大學??????????13905??...????????46526?????2222470 1????XX大學???????????270??...????????????0???????67822 2????XX大學???????????5583??...???????331010?????3557540 3????XX大學???????????1528??...????????12826??????544980 4????XX大學???????????1791??...?????????1270??????844921[5?rows?x?14?columns]

考慮到一個word文件有兩張表，第二張表的數據結構如下:

word表格2，已脫敏處理

第二張表的表頭與第一張表有所不同，處理方式一樣，直接上代碼即可:

table?=?tables[1] for?row?in?range(3,?len(table.rows)):for?column?in?range(len(table.columns)):table2.append(table.cell(row,?column).text) for?h?in?table2:h?=?h.split('\n')values2.append(h) data2?=?pd.DataFrame(values2,column2).Tdata?=?pd.concat([data1,data2],axis?=1)

2.4 完整地處理一張表

一張完整的word有兩張表，所以需要使用一個判斷條件進行處理,將其分為奇數位表和偶數位表，其判斷依據是某數除以2余數是否為 0，

具體的代碼如下：

import?pandas?as?pd from?docx?import?Document column1?=?['xx','xx','xx','xx','xx'] column2?=?['xx','xx','xx','xx','xx']for?t?in?range(len(tables)):if?t?%?2?==?0:table1?=?[]value1?=?[]table?=?docx.tables[t]for?row?in?range(4,?len(table.rows)):for?column?in?range(len(table.columns)):table1.append(table.cell(row,?column).text)for?j?in?table1:j?=?j.split('\n')value1.append(j)data1?=?pd.DataFrame(value1,?column1).Tif?t?%?2?==?1:table2?=?[]value2?=?[]table?=?docx.tables[t]for?row?in?range(3,?len(table.rows)):for?column?in?range(len(table.columns)):table2.append(table.cell(row,?column).text)for?h?in?table2:h?=?h.split('\n')value2.append(h)data2?=?pd.DataFrame(value2,column2).T data?=?pd.concat([data1,data2],axis?=1)

2.5 完整地處理多張表

如果是處理多張表，則需要設置路徑，然后在具體的路徑中進行處理

具體的代碼如下：

import?pandas?as?pd from?docx?import?Document import?os column1?=?['xx','xx','xx','xx','xx'] column2?=?['xx','xx','xx','xx','xx']#?設置路徑 path?=?os.listdir('E:\one-two') #?print(path) for?i?in?range(len(path)):docx?=?Document('E:\one-two\{}'.format(path[i]))#?print('第{}表'.format(i+1),docx)tables?=?docx.tablesfor?t?in?range(len(tables)):if?t?%?2?==?0:table1?=?[]value1?=?[]table?=?docx.tables[t]for?row?in?range(4,?len(table.rows)):for?column?in?range(len(table.columns)):table1.append(table.cell(row,?column).text)for?j?in?table1:j?=?j.split('\n')value1.append(j)data1?=?pd.DataFrame(value1,?column1).Tif?t?%?2?==?1:table2?=?[]value2?=?[]table?=?docx.tables[t]for?row?in?range(3,?len(table.rows)):for?column?in?range(len(table.columns)):table2.append(table.cell(row,?column).text)for?h?in?table2:h?=?h.split('\n')value2.append(h)data2?=?pd.DataFrame(value2,column2).Tdata?=?pd.concat([data1,data2],axis?=1)print('正在保存{}'.format(i+1))data.to_excel('E:\one-two\{}.xlsx'.format(i),index=False)

最后的輸出結果為：

最終成效

3. 總結

學習編程會遇到很多問題和困惑。但是這個也是提高自己編程技術的關鍵所在。不斷地探索，看B站視頻，請教大佬，然后不停地print看輸出結果，就會得到自己想要的東西！

感謝小一前輩提供的思路，筆芯筆芯！

一個word一個word的處理，這樣反而能提高效率！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的最真实的办公自动化案例！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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