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我們常見的辦公數(shù)據(jù)通?？梢苑譃榻Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如常見的word, ppt, excel。前兩者存儲(chǔ)的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，excel存儲(chǔ)的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從事數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)或分析的工作或多或少都會(huì)從excel獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。讓結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變?yōu)榉墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，較為容易。但是讓非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對(duì)較難，數(shù)據(jù)科學(xué)其實(shí)大部分前期工作都是讓非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。我們來看看如何將word文檔的表格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為excel數(shù)據(jù)。如有word表格數(shù)據(jù)

讀取word文檔，讀取所有表格數(shù)據(jù)

這里獲取第8個(gè)表格數(shù)據(jù)

獲取變量名

['model', 'TP', 'TN', 'FP', 'FN', 'Accuracy', 'Sensitivity', 'Specificity', 'Precision', 'Kappa', 'MCC', 'F1 score']

獲取表格內(nèi)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)集：

源代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-"""@author: weineng.zhou"""from docx import Document import numpy as npimport pandas as pdfilename = "D:/mydocx.docx"document = Document(filename) tables = document.tables table = tables[7]# 獲取變量名varname = []for i in range(len(table.columns)): varname.append(table.cell(0,i).text)print(varname)# 獲取表格數(shù)據(jù)data = []for i in range(1,len(table.rows)): for j in range(len(table.columns)): ????????data.append(table.cell(i,j).text)# list to 1D arrayarr1 = np.array(data)# 2D arrayarr2 = arr1.reshape(len(table.rows)-1,len(table.columns))# 2D array to 2D datasetdf?=?pd.DataFrame(arr2)# 給數(shù)據(jù)集賦予變量名df.columns?=?varname# 導(dǎo)出數(shù)據(jù)df.to_excel('D:/myexcel.xlsx',?index=False)

運(yùn)用此種方法，當(dāng)我們遇到很多word當(dāng)中的表格數(shù)據(jù)，難以做統(tǒng)計(jì)分析的時(shí)候，我們可以運(yùn)用次種方法變?yōu)槲覀兿胍臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后進(jìn)行分析。

END

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總結(jié)

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