python - 使用 Pandas 和 Django 读取和解析 excel 文件

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在我的 Django(2.0.1) 项目中，我想读取电子表格(excel、csv、ods)并将其转换为 python 字典进行处理。

我正在调查 django-excel但它不支持 Django 2。因此，我打算使用 Pandas。我想知道在这种情况下有什么优点和缺点(主要是复杂性与性能)。请建议其他可以使用的解决方案？

项目详情:这是一个使用 DRF 作为后端的 SPA。用户将上传 excel 文件，我想在 Django View 中处理它。

Answer 1

不，这不是矫枉过正。在这种情况下，pandas可以增加灵 active 而不是限制。

例如，您可以允许用户上传以下任何内容:excel、csv、csv.gz。由于pandas有一个方法库来处理各种格式，您可以编写一个函数来选择适当的方法并转换为数据帧。

一旦进入数据框，转换为字典就很简单了。

这是我为此目的使用的函数示例:

import os, pandas as pd

def read_file(filename, **kwargs):

    """Read file with **kwargs; files supported: xls, xlsx, csv, csv.gz, pkl"""

    read_map = {'xls': pd.read_excel, 'xlsx': pd.read_excel, 'csv': pd.read_csv,
                'gz': pd.read_csv, 'pkl': pd.read_pickle}

    ext = os.path.splitext(filename)[1].lower()[1:]
    assert ext in read_map, "Input file not in correct format, must be xls, xlsx, csv, csv.gz, pkl; current format '{0}'".format(ext)
    assert os.path.isfile(filename), "File Not Found Exception '{0}'.".format(filename)

    return read_map[ext](filename, **kwargs)

然后简单地调用它如下:

df = read_file('file.xlsx')  # or 'file.csv', 'file.csv.gz', etc