ypzl药品质量不合格数据库-excel自动排版
原创:
qq:231469242
import xlrd
import pandas,numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#参数
#报告时间
reportdate="2016/12/22"
#省份
admin="江西"
fileName="江西2016年第4期药品质量公告不符合规定药品汇总(假冒).xls"
year="2016年"
#文件名
file="江西2016年第4期药品质量公告不符合规定药品汇总"
url="http://www.jxda.gov.cn/ZWGK/ZWTG/ZLGG/2016/12/14761230.html"
#假冒设置为空值
fake=""
data = xlrd.open_workbook(fileName)
table = data.sheets()[0]
#获取行数和列数
nrows = table.nrows
ncols = table.ncols
#把excel数据转换为列为元素的列表
list_columns=[]
#A类,存储标签包含的关键字
#存储药品名称相关中文
list_title_names=['药品名称','检品名称','药品品名','品名','样品名称','标示药品名称']
#存储标示生产企业相关中文
list_title_manufacturers=['标示生产单位','标示生产企业','样品标示生产单位','标示生产企业名称']
#存储药标示批号相关中文
list_title_pitchnos=['标示批号','批号','生产批号','批件号','产品批号']
#存储药标示批号相关中文
list_title_specifications=['标示规格','规格','药品规格']
#存储不合格项目相关中文
list_title_unpasseditems=['不符合项目','不合格项目','不符合规定项目']
#存储有效期相关中文
list_title_validperiods=['有效期至']
#存储来源相关中文
list_title_sources=['检品来源','来源','供样单位','申报单位','被抽样单位','被抽验单位','被抽样单位名称']
#存储检验单位相关中文
list_title_testoffices=['检验单位','检验机构']
#存储检验物质相关中文
list_title_testobjectives=['检验物质']
#存储检验依据相关中文
list_title_regulations=['检验依据']
#存储备注相关中文
list_title_notices=['备注']
#B类,存储列信息
list_name=[]
list_manufacturer=[]
list_pichno=[]
list_specification=[]
list_unpasseditem=[]
list_validperiod=[]
list_reportdate=[]
list_source=[]
list_testoffice=[]
list_testobjective=[]
list_regulation=[]
list_year=[]
list_file=[]
list_url=[]
list_notice=[]
list_fake=[]
#把excel数据转换为列为元素的列表 函数
def List_columns(table,ncols):
for i in range(ncols):
list1=table.col_values(i)
list_columns.append(list1)
return list_columns
#获取list_columnInformation数据
#list_columns是把excel数据转换为列为元素的列表
#list_title存储列标签信息,例如list_title_unpasseditems
#list_columnInformation表示搜索到的相关列信息,例如list_names
def List_columnInformation(list_columns,list_title_names,list_columnInformation):
for i in range(len(list_columns)):
#获取列数据
list_column=list_columns[i]
#title表示标题,例如产品名字
title=list_column[0]
#字段名去除空格
title1=title.replace(" ","")
#print("title:",title)
if title1 in list_title_names:
#print("find title")
list_columnInformation=list_column[1:]
return list_columnInformation
else:
list_columnInformation=['']*(nrows-1)
return list_columnInformation
#用于获取报告时间,网址,文件名等列信息
def List_repeat_columnInformation(nrows,value):
list_repeat_columnInformation=[value]*(nrows-1)
return list_repeat_columnInformation
#获取各列数据
list_columns=List_columns(table,ncols)
list_name=List_columnInformation(list_columns,list_title_names,list_name)
list_manufacturer=List_columnInformation(list_columns,list_title_manufacturers,list_manufacturer)
list_pichno=List_columnInformation(list_columns,list_title_pitchnos,list_pichno)
list_specification=List_columnInformation(list_columns,list_title_specifications,list_specification)
list_unpasseditem=List_columnInformation(list_columns,list_title_unpasseditems,list_unpasseditem)
list_validperiod=List_columnInformation(list_columns,list_title_validperiods,list_validperiod)
list_reportdate=List_repeat_columnInformation(nrows,reportdate)
list_source=List_columnInformation(list_columns,list_title_sources,list_source)
list_testoffice=List_columnInformation(list_columns,list_title_testoffices,list_testoffice)
list_testobjective=List_columnInformation(list_columns,list_title_testobjectives,list_testobjective)
list_regulation=List_columnInformation(list_columns,list_title_regulations,list_regulation)
list_adminadd=List_repeat_columnInformation(nrows,admin)
list_year=List_repeat_columnInformation(nrows,year)
list_file=List_repeat_columnInformation(nrows,file)
list_url=List_repeat_columnInformation(nrows,url)
list_notice=List_columnInformation(list_columns,list_title_notices,list_notice)
list_fake=List_repeat_columnInformation(nrows,'')
#pandas字典写入excel会有标题排序问题,所以用a,b,c等顺序字母代替
data=pd.DataFrame({'a':list_name,'b':list_manufacturer,
'c':list_pichno,'d':list_specification,
'e':list_unpasseditem,'f':list_validperiod,
'g':list_reportdate,'h':list_source,
'i':list_testoffice,
'j':list_testobjective,
'k':list_regulation,'l':list_adminadd,
'm':list_year,'n':list_file,'o':list_url,
'p':list_notice,'q':list_fake})
data.to_excel("ypzl_normal.xlsx")

ypzl药品质量不合格数据库-excel自动排版的更多相关文章
- 大手册(书籍)排版利器-XML自动排版生成工具
--支持全球化/多语言/符合W3C标准的XML自动排版工具 Boxth XML/XSL Formatter是专为XML数据或其他结构化数据源自动输出排版文件(如: PDF等)而设计的集数据格式化.版式 ...
- 自动排版工具——XML自动排版生成工具
——支持全球化/多语言/符合W3C标准的XML自动排版工具 Boxth XML/XSL Formatter是专为XML数据或其他结构化数据源自动输出排版文件(如: PDF等)而设计的集数据格式化.版式 ...
- SQL Server数据库定时自动备份
SQL Server 数据库定时自动备份[转] 在SQL Server中出于数据安全的考虑,所以需要定期的备份数据库.而备份数据库一般又是在凌晨时间基本没有数据库操作的时候进行,所以我们不可能要求 ...
- eclipse自动排版JSP问题
eclipse自动排版JSP非常难看,标签每行显示不完整,开发时很难受,下面设置一下这个就好多了: window-->preferences-->Web-->HTML Files-- ...
- eclipse 自动排版
自动排版: ctrl + i 同名变量高亮: shift+alt+ o 导包: shift+ctrl +o
- Hibernate连接mysql数据库并自动创建表
天才第一步,雀氏纸尿裤,Hibernate第一步,连接数据库. Hibernate是一个开放源代码的对象关系映射框架,它对JDBC进行了非常轻量级的对象封装,它将POJO与数据库表建立映射关系,是一个 ...
- Windows环境下Oracle数据库的自动备份脚本
批处理文件(.bat) @echo off echo ================================================ echo Windows环境下Oracle数据 ...
- myeclipse自动排版
myeclipse代码排版方式有两种: 1. ctr+f 实现自动排版: 2. myeclipse->Preference->Java->Editor->Sava Action ...
- 使用SQL Server维护计划实现数据库定时自动备份
在SQL Server中出于数据安全的考虑,所以需要定期的备份数据库.而备份数据库一般又是在凌晨时间基本没有数据库操作的时候进行,所以我们不可能要求管理员每天守到晚上1点去备份数据库.要实现数据库的定 ...
随机推荐
- MongoDB学习笔记~批量插入方法的实现
回到目录 批量插入在EF时代大叔就自己封装过,原理是将多次SQL连接和多次向SQL发送的指令减少到1次,或者1000条数据1次,而对于EF产生的语句来说,这无疑是性能高效的,因为EF这边在处理时,每个 ...
- 【转】Hive 基础之:分区、桶、Sort Merge Bucket Join
Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 S ...
- 【C++】输入多行数字到数组
前天做某公司笔试题的时候,其输入格式是多行数字,每行以空格为分隔符,以换行符号为结束输入到多个数组.在JAVA中有相应的函数直接将一行拆成数组,感觉在C++中这中输入方式还是挺奇怪的,今天想出一种解决 ...
- javascrip中parentNode和offsetParent之间的区别
首先是 parentNode 属性,这个属性好理解,就是在 DOM 层次结构定义的上下级关系,如果元素A包含元素B,那么元素B就可以通过 parentElement 属性来获取元素A. 要明白 off ...
- star ccm+ 11.02安装
STAR CCM+是CD-Adapco公司的主打软件,其安装方式较为简单,这里以图文方式详细描述STAR CCM+11.02安装过程. 1 安装准备工作2 正式安装3 软件破解4 软件测试 1 安装准 ...
- 【Python数据分析】Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例
本文利用Python3爬虫抓取豆瓣图书Top250,并利用xlwt模块将其存储至excel文件,图片下载到相应目录.旨在进行更多的爬虫实践练习以及模块学习. 工具 1.Python 3.5 2.Bea ...
- NYOJ 205
大数取模算法: 这个又不同于幂取模算法,对于几百万位的数字取模,直接的方法是行不通的.最好利用数论的知识 (a*b)%c = ((a%c)*b)%c ;利用这个公式我们只要从n的一次方开始不断计算,乘 ...
- 第38课 Qt中的事件处理(上)
1. GUI程序原理回顾 (1)图形界面应用程序的消息处理模型 (2)思考:操作系统发送的消息如何转变为Qt信号 2. Qt中的事件处理 (1)Qt平台将系统产生的消息转换为Qt事件 ①Qt事件是一个 ...
- 使用Struts2实现数据校验
使用Struts2实现数据校验 为什么需要数据校验呢?答案很简单,假如当你登录想要京东,这时就需要数据校验了如果不输入用户名的话,那么就不会登陆成功,并且会提示出"请输入用户名"的 ...
- IIS部署站点相关经验总结
IIS部署站点相关经验总结 1.IIS和.net4.0安装是有先后顺序的,应该先安装.net framework 4.0,再安装IIS.如果按相反顺序安装的话,IIS中看不到4.0相关的东西,那么只能 ...