【python读取dbf文件并转换成为xlsx、csv、word、txt文件】 |
您所在的位置：网站首页 › csv文件怎么转换成dat › 【python读取dbf文件并转换成为xlsx、csv、word、txt文件】 |
【python读取dbf文件并转换成为xlsx、csv、word、txt文件】
|
目录复制 python读取dbf文件并转换成xls、csv、docx、txt文件 一、python读取dbf文件二、转成xlsx格式三、转成csv格式四、转成word格式五、转成txt格式 一、python读取dbf文件
1、如果知道dbf文件编码格式的情况下，可以采用此代码读取（下面以“GBK”为例）： import dbfread import pandas as pd dbf_path = r'F:\python_demo\1、pyqt5_projects\25_读取dbf文件\1.DBF' # 文件所在位置 xls_filename = r"{}.xlsx".format(dbf_path.split(r'\\')[-1].split('.')[0]) # 输出路径 # 读取DBF文件并转换为DataFrame with dbfread.DBF(dbf_path, encoding='gbk') as table: records = [record for record in table] df = pd.DataFrame(records)2、如果不知道dbf文件的编码格式，可以采用遍历多种编码的方式找到。Python常用的编码格式包括： 1. ASCII：ASCII编码是Python默认的编码格式，可以表示128个字符。 2. UTF-8：UTF-8编码可以表示世界上几乎所有的字符，是Python中最常用的编码格式。 3. GBK：GBK编码是中国大陆使用的编码格式，可以表示中文字符。 4. Unicode：Unicode编码可以表示世界上几乎所有的字符，是Python3中默认的编码格式。 5. Latin-1：Latin-1编码可以表示西欧语言的字符。 6. Base64：Base64编码是一种二进制编码格式，可以将二进制数据转换为可打印的字符。 7. Hex：Hex编码可以将二进制数据转换为十六进制字符。 需要注意的是，Python2默认使用ASCII编码，而Python3默认使用Unicode编码。在使用Python时，应该根据具体的需求选择适当的编码格式。 import dbfread import pandas as pd dbf_path = r'D:\python_demo\读取dbf文件\1.DBF' # 文件所在位置 encodings = [ 'ascii', 'big5', 'big5hk', 'cp037', 'cp273', 'cp424', 'cp437', 'cp500', 'cp720', 'cp737', 'cp775', 'cp850', 'cp852', 'cp855', 'cp856', 'cp857', 'cp858', 'cp860', 'cp861', 'cp862', 'cp863', 'cp864', 'cp865', 'cp866', 'cp869', 'cp874', 'cp1006', 'cp1250', 'cp1251', 'cp1252', 'cp1253', 'cp1254', 'cp1255', 'cp1256', 'cp1257', 'cp1258', 'euc_cn', 'euc_jis_2004', 'euc_jisx0213', 'euc_jp', 'euc_kr', 'gb18030', 'gb2312', 'hz', 'iso2022_jp', 'iso2022_jp_1', 'iso2022_jp_2', 'iso2022_jp_2ext', 'iso2022_jp_3', 'iso2022_jp_ext', 'iso2022_kr', 'iso8859_10', 'iso8859_13', 'iso8859_14', 'iso8859_15', 'iso8859_16', 'iso8859_2', 'iso8859_3', 'iso8859_4', 'iso8859_5', 'iso8859_6', 'iso8859_7', 'iso8'] # 尝试使用不同的编码方式读取文件 for encoding in encodings: try: table = dbfread.DBF(dbf_path, encoding=encoding) # 读取DBF文件 # table = dbfread.DBF(dbf_path, encoding='gbk') records = table.records # 打印所有记录 for record in records: print(record) # dbf转xls xls_filename = r"test.xls" # 输出路径 data = pd.DataFrame(iter(records)) data.to_excel(xls_filename, index=False, encoding='gbk') # 写入表格中 break # 如果成功读取文件，则退出循环 except: pass # 如果出现解码错误，则尝试下一种编码方式 二、转成xlsx格式 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023-09-09 15:43 # @Author : Leuanghing Chen # @Blog : https://blog.csdn.net/weixin_46153372?spm=1010.2135.3001.5421 # @File : 读取dbf并转成xls.py # @Software : PyCharm import dbfread from openpyxl import Workbook import pandas as pd dbf_path = r'F:\python_demo\1、pyqt5_projects\25_读取dbf文件\1.DBF' # 文件所在位置 xls_filename = r"{}.xlsx".format(dbf_path.split(r'\\')[-1].split('.')[0]) # 输出路径 # 读取DBF文件并转换为DataFrame with dbfread.DBF(dbf_path, encoding='gbk') as table: records = [record for record in table] df = pd.DataFrame(records) wb = Workbook() # 创建一个新的工作簿 ws = wb.active # 选择活动工作表 # 写入表头 for i in range(len(df.columns.tolist())+1): if i == 0: ws.cell(row=1, column=1, value="序号") else: ws.cell(row=1, column=i+1, value=df.columns.tolist()[i-1]) # 写入数据 for row in range(len(df)): for col in range(len(df.columns)+1): if col == 0: ws.cell(row=row + 2, column=col + 1, value=str(df.index.tolist()[row] + 1)) else: ws.cell(row=row + 2, column=col + 1, value=df.iloc[row, col-1]) # 保存为Excel文件 wb.save(xls_filename) 三、转成csv格式 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023-09-09 15:04 # @Author : Leuanghing Chen # @Blog : https://blog.csdn.net/weixin_46153372?spm=1010.2135.3001.5421 # @File : 读取dbf并转成csv.py # @Software : PyCharm import dbfread import pandas as pd dbf_path = r'F:\python_demo\1、pyqt5_projects\25_读取dbf文件\1.DBF' # 文件所在位置 csv_filename = r"{}.csv".format(dbf_path.split(r'\\')[-1].split('.')[0]) # 输出路径 # 读取DBF文件并转换为DataFrame with dbfread.DBF(dbf_path, encoding='gbk') as table: records = [record for record in table] df = pd.DataFrame(records) # 在第一行插入新数据 # new_row = pd.DataFrame({'代码': ['代码'], '名称': ['名称'], '全名': ['全名'], '助记码': ['助记码'], '规格型号': ['规格型号']}) # df = pd.concat([new_row, df], ignore_index=True) # 在第一列插入新的列'序号' new_column = pd.Series(list(map(lambda x: x + 1, df.index.tolist()))) # df.index.tolist()元素自加1 df.insert(0, '序号', new_column) # # 使用 loc 方法修改 (0,0) 的值 # df.loc[0, '序号'] = '序号' # 保存为CSV文件 df.to_csv(csv_filename, index=False, encoding='gbk') print(df.columns.tolist()) 四、转成word格式 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023-09-09 15:27 # @Author : Leuanghing Chen # @Blog : https://blog.csdn.net/weixin_46153372?spm=1010.2135.3001.5421 # @File : 读取dbf并转成word.py # @Software : PyCharm import pandas as pd import dbfread from docx import Document # 导入docx包 from docx.shared import Pt, RGBColor, Cm # 设置字体大小、颜色、页面边距 from docx.oxml.ns import qn # 中文字体 from docx.enum.table import WD_CELL_VERTICAL_ALIGNMENT # 导入单元格垂直对齐 from docx.enum.text import WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT # 导入段落对齐 dbf_path = r'F:\python_demo\1、pyqt5_projects\25_读取dbf文件\1.DBF' # 文件所在位置 docx_filename = r"{}.docx".format(dbf_path.split(r'\\')[-1].split('.')[0]) # 输出路径 # 读取DBF文件并转换为DataFrame with dbfread.DBF(dbf_path, encoding='gbk') as table: records = [record for record in table] df = pd.DataFrame(records) # 生成word文档 Doc = Document() # 设置页面边距 sec = Doc.sections[0] # sections对应文档中的“节” sec.left_margin = Cm(1.5) # 以下依次设置左、右、上、下页面边距 sec.right_margin = Cm(1.5) sec.top_margin = Cm(1.5) sec.bottom_margin = Cm(1.5) # 创建表格 tab = Doc.add_table(len(df)+1, len(df.columns)+1, style="Table Grid") # 列宽 tab.cell(0, 0).width = Cm(1.01) tab.cell(0, 1).width = Cm(3.34) tab.cell(0, 2).width = Cm(3.43) tab.cell(0, 3).width = Cm(5.76) tab.cell(0, 4).width = Cm(3.00) tab.cell(0, 5).width = Cm(2.45) # 将文字写入表格 # 写入表头 for i in range(len(df.columns.tolist())+1): if i == 0: tab.cell(0, i).text = "序号" else: tab.cell(0, i).text = df.columns.tolist()[i-1] # 写入内容 for row in range(len(df)): for column in range(len(df.columns)+1): # print("({},{})".format(row, column)) try: if column == 0: tab.cell(row+1, 0).text = str(df.index.tolist()[row] + 1) else: tab.cell(row+1, column).text = str(df.iloc[row, column-1]) except AttributeError: pass # 将表格中所有单元格修改字体 for col in tab.rows: # 单元格 for cell in col.cells: # 单元格对齐方式为：中部居中对齐 cell.vertical_alignment = WD_CELL_VERTICAL_ALIGNMENT.CENTER cell.paragraphs[0].alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER # 单元格的段落 for par in cell.paragraphs: # 设置行距 par.paragraph_format.line_spacing = 1.0 # 段前与段后间距 par.paragraph_format.space_before = Pt(0) par.paragraph_format.space_after = Pt(0) for block in par.runs: # 字体样式操作：bold：加粗、italic：斜体、underline：带下划线、strike：删除线、double_strike：双删除线、shadow：阴影 block.font.bold = False block.font.italic = False block.font.underline = False block.font.strike = False block.font.double_strike = False block.font.shadow = False # 初号=42磅 小初=36磅 一号=26磅 小一=24磅 二号=22磅 小二=18磅 三号=16磅 小三=15磅 四号=14磅 # 小四=12磅 五号=10.5磅 小五=9磅 六号=7.5磅 小六=6.5磅 七号=5.5磅 八号=5磅 block.font.size = Pt(12) block.font.color.rgb = RGBColor(0, 0, 0) # rgb(0,0,0)为黑色 block.font.name = '宋体' # 英文字体设置 block._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '宋体') # 设置中文字体 # 第一行加粗 run = tab.cell(0, 0).paragraphs[0].runs[0] run.font.bold = True # 将文字块设置为粗体 run = tab.cell(0, 1).paragraphs[0].runs[0] run.font.bold = True # 将文字块设置为粗体 run = tab.cell(0, 2).paragraphs[0].runs[0] run.font.bold = True # 将文字块设置为粗体 run = tab.cell(0, 3).paragraphs[0].runs[0] run.font.bold = True # 将文字块设置为粗体 run = tab.cell(0, 4).paragraphs[0].runs[0] run.font.bold = True # 将文字块设置为粗体 run = tab.cell(0, 5).paragraphs[0].runs[0] run.font.bold = True # 将文字块设置为粗体 # 保存为Word文档 Doc.save(docx_filename) 五、转成txt格式 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023-09-09 18:02 # @Author : Leuanghing Chen # @Blog : https://blog.csdn.net/weixin_46153372?spm=1010.2135.3001.5421 # @File : 读取dbf并转成txt.py # @Software : PyCharm import dbfread import pandas as pd dbf_path = r'F:\python_demo\1、pyqt5_projects\25_读取dbf文件\1.DBF' # 文件所在位置 txt_filename = r"{}.txt".format(dbf_path.split(r'\\')[-1].split('.')[0]) # 输出路径 # 读取DBF文件并转换为DataFrame with dbfread.DBF(dbf_path, encoding='gbk') as table: records = [record for record in table] df = pd.DataFrame(records) # 写入数据到txt文件 with open(txt_filename, 'w') as file: for row in range(len(df)): if row == 0: for i in range(len(df.columns.tolist())+1): if i == 0: file.write(f"{'序号'}\t") # 添加一个制表符 else: file.write(f"{df.columns.tolist()[i-1]}\t") # 使用制表符（\t）分隔数据 file.write("\n") # 每行数据结束后添加换行符 else: file.write(f"{df.index.tolist()[row]}\t") for col in range(len(df.columns)): file.write(f"{df.iloc[row, col]}\t") # 使用制表符（\t）分隔数据 file.write("\n") # 每行数据结束后添加换行符 |
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |