VBA处理数据与Python Pandas处理数据案例比较

Author : Collin_PXY

需求:

现有一个 csv文件,包含'CNUM'和'COMPANY'两列,数据里包含空行,且有内容重复的行数据。

要求:

1)去掉空行;

2)重复行数据只保留一行有效数据;

3)修改'COMPANY'列的名称为'Company_New‘;

4)并在其后增加六列,分别为'C_col','D_col','E_col','F_col','G_col','H_col'。

一,使用 Python Pandas来处理:

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame,Series def deal_with_data(filepath,newpath):
file_obj=open(filepath)
df=pd.read_csv(file_obj) # 读取csv文件,创建 DataFrame
df=df.reindex(columns=['CNUM','COMPANY','C_col','D_col','E_col','F_col','G_col','H_col'],fill_value=None) # 重新指定列索引
df.rename(columns={'COMPANY':'Company_New'}, inplace = True) # 修改列名
df=df.dropna(axis=0,how='all') # 去除 NAN 即文件中的空行
df['CNUM'] = df['CNUM'].astype('int32') # 将 CNUM 列的数据类型指定为 int32
df = df.drop_duplicates(subset=['CNUM', 'Company_New'], keep='first') # 去除重复行
df.to_csv(newpath,index=False,encoding='GBK')
file_obj.close() if __name__=='__main__':
file_path=r'C:\Users\12078\Desktop\python\CNUM_COMPANY.csv'
file_save_path=r'C:\Users\12078\Desktop\python\CNUM_COMPANY_OUTPUT.csv'
deal_with_data(file_path,file_save_path)

二,使用 VBA来处理:

Option Base 1
Option Explicit Sub main()
On Error GoTo error_handling
Dim wb As Workbook
Dim wb_out As Workbook
Dim sht As Worksheet
Dim sht_out As Worksheet
Dim rng As Range
Dim usedrows As Byte
Dim usedrows_out As Byte
Dim dict_cnum_company As Object
Dim str_file_path As String
Dim str_new_file_path As String 'assign values to variables:
str_file_path = "C:\Users\12078\Desktop\Python\CNUM_COMPANY.csv"
str_new_file_path = "C:\Users\12078\Desktop\Python\CNUM_COMPANY_OUTPUT.csv" Set wb = checkAndAttachWorkbook(str_file_path)
Set sht = wb.Worksheets("CNUM_COMPANY")
Set wb_out = Workbooks.Add
wb_out.SaveAs str_new_file_path, xlCSV 'create a csv file
Set sht_out = wb_out.Worksheets("CNUM_COMPANY_OUTPUT") Set dict_cnum_company = CreateObject("Scripting.Dictionary")
usedrows = WorksheetFunction.Max(getLastValidRow(sht, "A"), getLastValidRow(sht, "B")) 'rename the header 'COMPANY' to 'Company_New',remove blank & duplicate lines/rows.
Dim cnum_company As String
cnum_company = ""
For Each rng In sht.Range("A1", "A" & usedrows)
If VBA.Trim(rng.Offset(0, 1).Value) = "COMPANY" Then
rng.Offset(0, 1).Value = "Company_New"
End If
cnum_company = rng.Value & "-" & rng.Offset(0, 1).Value
If VBA.Trim(cnum_company) <> "-" And Not dict_cnum_company.Exists(rng.Value & "-" & rng.Offset(0, 1).Value) Then
dict_cnum_company.Add rng.Value & "-" & rng.Offset(0, 1).Value, ""
End If
Next rng 'loop the keys of dict split the keyes by '-' into cnum array and company array.
Dim index_dict As Byte
Dim arr_cnum()
Dim arr_Company()
For index_dict = 0 To UBound(dict_cnum_company.keys)
ReDim Preserve arr_cnum(1 To UBound(dict_cnum_company.keys) + 1)
ReDim Preserve arr_Company(1 To UBound(dict_cnum_company.keys) + 1)
arr_cnum(index_dict + 1) = Split(dict_cnum_company.keys()(index_dict), "-")(0)
arr_Company(index_dict + 1) = Split(dict_cnum_company.keys()(index_dict), "-")(1)
Debug.Print index_dict
Next 'assigns the value of the arrays to the celles.
sht_out.Range("A1", "A" & UBound(arr_cnum)) = Application.WorksheetFunction.Transpose(arr_cnum)
sht_out.Range("B1", "B" & UBound(arr_Company)) = Application.WorksheetFunction.Transpose(arr_Company) 'add 6 columns to output csv file:
Dim arr_columns() As Variant
arr_columns = Array("C_col", "D_col", "E_col", "F_col", "G_col", "H_col") '
sht_out.Range("C1:H1") = arr_columns
Call checkAndCloseWorkbook(str_file_path, False)
Call checkAndCloseWorkbook(str_new_file_path, True) Exit Sub
error_handling:
Call checkAndCloseWorkbook(str_file_path, False)
Call checkAndCloseWorkbook(str_new_file_path, False)
End Sub ' 辅助函数:
'Get last row of Column N in a Worksheet
Function getLastValidRow(in_ws As Worksheet, in_col As String)
getLastValidRow = in_ws.Cells(in_ws.Rows.count, in_col).End(xlUp).Row
End Function Function checkAndAttachWorkbook(in_wb_path As String) As Workbook
Dim wb As Workbook
Dim mywb As String
mywb = in_wb_path For Each wb In Workbooks
If LCase(wb.FullName) = LCase(mywb) Then
Set checkAndAttachWorkbook = wb
Exit Function
End If
Next Set wb = Workbooks.Open(in_wb_path, UpdateLinks:=0)
Set checkAndAttachWorkbook = wb End Function Function checkAndCloseWorkbook(in_wb_path As String, in_saved As Boolean)
Dim wb As Workbook
Dim mywb As String
mywb = in_wb_path
For Each wb In Workbooks
If LCase(wb.FullName) = LCase(mywb) Then
wb.Close savechanges:=in_saved
Exit Function
End If
Next
End Function

三,输出结果:

两种方法输出结果相同:

四,比较总结:

Python pandas 内置了大量处理数据的方法,我们不需要重复造轮子,用起来很方便,代码简洁的多。

Excel VBA 处理这个需求,使用了 数组,字典等数据结构(实际需求中,数据量往往很大,所以一些地方没有直接使用遍历单元格的方法),以及处理字符串,数组和字典的很多方法,对文件的操作也很复杂,一旦出错,调试起来比python也较困难,代码已经尽量优化,但还是远比 Python要多。

Pandas_VBA_数据清洗对比的更多相关文章

  1. [数据清洗]- Pandas 清洗“脏”数据(二)

    概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的.我们尝试去理解数据的列/行.记录.数据格式.语义错误.缺失的条目以及错误的 ...

  2. ETL实践--Spark做数据清洗

    ETL实践--Spark做数据清洗 上篇博客,说的是用hive代替kettle的表关联.是为了提高效率. 本文要说的spark就不光是为了效率的问题. 1.用spark的原因 (如果是一个sql能搞定 ...

  3. Python、R对比分析

    一.Python与R功能对比分析 1.python与R相比速度要快.python可以直接处理上G的数据:R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析, ...

  4. Elasticsearch的几种架构(ELK,EL,EF)性能对比测试报告

    Elasticsearch的几种架构性能对比测试报告 1.前言 选定了Elasticsearch作为存储的数据库,但是还需要对Elasticsearch的基础架构做一定测试,所以,将研究测试报告输出如 ...

  5. 用Python进行数据清洗,这7种方法你一定要掌握

    前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者 | 常国珍.赵仁乾.张秋剑 来源 |<Python数据科学:技术 ...

  6. Flashtext:大规模数据清洗的利器

    Flashtext:大规模数据清洗的利器 在这篇文章中,我们将介绍一种新的关键字搜索和替换的算法:Flashtext 算法.Flashtext 算法是一个高效的字符搜索和替换算法.该算法的时间复杂度不 ...

  7. MapReduce08 数据清洗(ETL)和压缩

    目录 数据清洗(ETL) ETL清洗案例 需求 需求分析 实现代码 编写WebLogMapper类 编写WebLogDriver类 打包到集群运行 压缩 概念 MR支持的压缩编码 压缩算法对比 压缩性 ...

  8. Ignite性能测试以及对redis的对比

    测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认 ...

  9. IIC驱动移植在linux3.14.78上的实现和在linux2.6.29上实现对比(deep dive)

    首先说明下为什么写这篇文章,网上有许多博客也是介绍I2C驱动在linux上移植的实现,但是笔者认为他们相当一部分没有分清所写的驱动时的驱动模型,是基于device tree, 还是基于传统的Platf ...

随机推荐

  1. Fedora version history --- kernel version

    Fedora version history https://en.wikipedia.org/wiki/Fedora_version_history     Version (Code name)[ ...

  2. Python的逻辑控制true/false和循环

    逻辑判断 简单的几个尝试,看下和java的一点不同之处 1 > 2 # False 1 < 2 <3 # True 42 != '42' # True 'Name' == 'name ...

  3. k8s集群添加新得node节点

    服务端操作: 方法一: 获取master的join token kubeadm token create --print-join-command 重新加入节点 kubeadm join 192.16 ...

  4. 我不信这篇文章能让你学会C语言,但是我还是想分享一下!

    前言 C 语言是一门抽象的.面向过程的语言,C 语言广泛应用于底层开发,C 语言在计算机体系中占据着不可替代的作用,可以说 C 语言是编程的基础,也就是说,不管你学习任何语言,都应该把 C 语言放在首 ...

  5. 【嵌入式】C语言高级编程▁▁▁嵌入式C语言入门编程学习!

    ✍  1.C 语言标准 什么是 C 语言标准呢? 我们生活的现实世界,就是由各种标准构成的,正是这些标准,我们的社会才会有条不紊的运行. 比如我们过马路,遵循的交通规则就是一个标准:红灯停,绿灯行,黄 ...

  6. Drone 安装教程

    Drone 安装教程 一. CentOS设置 1. 更换阿里源 curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/ ...

  7. JavaScript的9大排序算法详解

    一.插入排序 1.算法简介 插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入. ...

  8. tr命令-转换和删除字符

    tr 转换和删除字符 支持标准输入 格式 tr [OPTION]...SET1[SET2] Translate, squeeze, and/or delete characters from stan ...

  9. TNS-12541 TNS no listener

    转载:https://blog.csdn.net/haha_201510/article/details/88119587 centOS环境下的解决方案: 查看监听状态lsnrctl status 如 ...

  10. 一个基于canvas的移动端图片编辑器

    欢迎使用 canvas_mobile_drag 项目地址:https://github.com/xiaosu95/canvas_mobile_drag 点击查看demo(在移动端上查看) 该插件是一款 ...