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一个用numpy的reshape函数节省纸张案例

一个用numpy的reshape函数节省纸张案例

作者: PowerQuery | 来源:发表于2019-08-06 22:16 被阅读0次

有一个问题困扰我很久:

就是我用python自动处理同事提交过来的乱七八糟的销售线索之后,会形成一个包含姓名和电话的两列表格。
这个两列表格看着不好看不说,还会浪费大量纸张——因为有的项目销售线索有几百条。
在没找到解决办法之前,我都是先用python生成这个两列表格,再复制粘贴到excel中进行处理——把它变成8列,也就是一行有四条线索的表格。

今天终于找到了办法,简要记录一下。

先上代码

##获取销售线索的函数
def contact(contact_path,skiprows=0):
    if contact_path.split('.')[-1]==('docx'or 'doc'):
        text = docx2txt.process(contact_path)
        text=re.findall(r'[姓名]?.+?[0-9]{8,}',text,re.DOTALL)
        result=[]
        for i in text:
            i=re.sub(r'[\xa0]'," ",i)
            i=re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', i)
            i=re.sub('[%s]' % re.escape(punctuation), '', i)
            i=re.sub(r'姓名',"",i)
            i=re.sub(r"电话","",i)
            i="".join(i.split())
            i=re.findall(r'(\D+)?(\d+)',i)
            for each in i:
                if len(each[-1])>=8:
                    result.append({'姓名':each[0],'电话':each[-1]})
                else:
                    pass
        contacts=pd.DataFrame(result)
    else:
        contacts=pd.read_excel(contact_path,skiprows)
        contacts=contacts[['姓名','电话']]
    num=len(contacts)
    if contacts.values.shape[0] % 8 != 0:
        n_for_fill=np.empty((8-contacts.values.shape[0]%8,2),dtype=str)
        n_reshaped=np.append(contacts.values,n_for_fill)
    else:
        n_reshaped=contacts.values
    n_final=n_reshaped.reshape(-1,8)
    pd_final=pd.DataFrame(n_final)
    pd_final.columns=['姓名','电话','姓名','电话','姓名','电话','姓名','电话']
    return pd_final,num

我承认这代码写得一点都不优雅,但目前我的水平还没到谈论优雅的地步,先解决问题为主。

思路解释

最开始我在if……else后面就返回销售线索列表了,这样得出的是一个只有两列的dataframe,将来写到docx中后会很长。
所以我在if……else语句结束后又添加了几行,来解决把表格变宽的问题。

首先要给销售线索计数:

num=len(contacts)

如果现在不计数,待会儿变形后,直接用len()函数出来的结果是错的。

接着,我要设法把包含销售线索的dataframe从两列变成8列,这样刚好填满一页A4纸。
dataframe转换为array之后就好reshape了。但是numpy下array的reshape()函数要求【新生成的数组元素总个数,必须与原数组元素总数相等】。也就是说,在我这个例子中,原来的销售线索数组长度必须是8的倍数,否则要报错。

这样一来,我就要先判断原来的数组长度是不是8的整数倍:
如果不是,那么就要把数组用空字符串补足为8的倍数。也就是用8减去原来数组长度和8的余数,差值作为要追加的数组的维度。然后把新生成的数组和原来的数组追加到一起。
如果销售线索的数组长度刚好是8的倍数,那么就直接将其赋值给新的数组。

if contacts.values.shape[0] % 8 != 0:
        n_for_fill=np.empty((8-contacts.values.shape[0]%8,2),dtype=str)
        n_reshaped=np.append(contacts.values,n_for_fill)
    else:
        n_reshaped=contacts.values

接下来,对新数组进行reshape:

n_final=n_reshaped.reshape(-1,8)

参数【-1】表示直接根据后一个参数【8】来计算前面的参数。
把新数组转化成dataframe:

pd_final=pd.DataFrame(n_final)

由于新dataframe还没有有意义的列名,因此为其添加新的列名:

pd_final.columns=['姓名','电话','姓名','电话','姓名','电话','姓名','电话']

最后同时返回reshape后的dataframe及销售线索总数,便于将来调用。

通过以上步骤,就成功地将一个只有两列的很长的表格,转化成了一个有8列的很宽的表格,节省纸张无数,为绿色地球环保做出了贡献。

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