python - 根据单元格值定位行

Question

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我对 python 很陌生，对 pandas 更陌生。我使用它至少一个月了，我想我已经掌握了大部分基础知识。

我当前的任务是将值写入 xslx 文件内特定空间中的某个单元格。

情况

• 我有一个非常大的 Excel 文件，其中包含各种数据，从名称到电子邮件地址和一切。我还有两个列表(.txt 文件)与其中的 excel 文件具有相同的电子邮件地址，但那些如果电子邮件符合某些安全检查，则电子邮件会得到验证，或者不是。根据结果​​，它们被存储在“Secured.txt”或“Unsecured.txt”文件。

• 为了在 Excel 文件中写入和读取，我使用 pandas。

任务

在 Excel 文件中的“电子邮件”列旁边有一列，您可以在其中标记电子邮件是否受安全保护。我的实际任务是插入这些条目，具体取决于电子邮件所在的文本文件。

可能的解决方案

我解决这个问题的方法是读出每个 .txt 文件并使用列表和 for 循环将每个电子邮件地址存储在变量中。迭代这些电子邮件，我知道想要在 Excel 文件内查找电子邮件地址的位置并访问它旁边的单元格。同一行，不同列。由于电子邮件之前已根据安全验证进行了排序匹配，因此我只需将相应的值放入电子邮件旁边的验证单元格中即可。

问题

我的问题如下:如何根据其中的值处理特定行？我想找到包含变量“mails”实际内容的单元格的位置，这样我就可以移至它旁边的单元格。由于我知道所有列的名称，因此我实际上只需要电子邮件所在行的索引。我得到了 x 坐标，需要 y 坐标。

示例

到目前为止我所得到的是 .txt 文件的读数:

import pandas as pd
import os
import re


#fetching the mail adress through indexnumber out of the list
with open('Protected/Protected G.txt', 'r') as file:

    #creating the regex pattern to sort out the mail adresses
    rgx = '\S+@\S+'

    #read the file and convert the list into a string
    content = file.readlines()
    content_str = ''.join(content)

    #get the mails out of the "list" with regex
    mails = re.findall(rgx, content_str)

    #put each mailadress in a variable
    for item in mails:
        print(item)

这个虚拟数据框代表我正在使用的 Excel 工作表:

Dummy-Dataframe:

    Forename    Last Name   Email           Protection

1   John        Kennedy     John@gmx.net

2   Donald      Trump       Donald@gmx.net

3   Bill        Clinton     Bill@gmx.net

4   Richard     Nixton      Richard@gmx.net

我知道想要将存储在变量“item”中的实际地址传递给 pandas 的某种“定位”功能以便找出实际电子邮件位于哪一行。 一旦我知道地址位于哪一行，我现在就可以告诉 pandas 在下一列中写一个“x”(表示邮件 protected )或“o”(表示邮件不 protected )。

我完成的数据框可能如下所示:

Finished Dataframe:

    Forename    Last Name   Email           Protection

1   John        Kennedy     John@gmx.net    x

2   Donald      Trump       Donald@gmx.net  o

3   Bill        Clinton     Bill@gmx.net    x

4   Richard     Nixton      Richard@gmx.net x

我真的很感谢你的帮助。

Answer 1

为了确保我理解您有一个 protected 文本文件和一个不 protected 文本文件。我做了一个很大的假设，你在这两者中都没有电子邮件。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('Protected/Protected G.txt', header = None, sep = " ")
df.columns = ['Protected Emails']

df2 = pd.read_excel('dummy-excel')

if df2['Email'].isin(df) :
    df2['Protection'] = 'x'
else :
    df2['Protection'] = 'o'

writer = pd.ExcelWriter('ProtectedEmails.xlsx')
df2.to_excel(writer,'Sheet1') #or whatever you want to name your sheet
writer.save()

也许是这样的，虽然我不知道电子邮件的文本文件是什么样的。