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前言

今天有友友问起来，怎么对 Excel 进行操作，对里边的内容进行错别字批改，那接下来由博主来为各位读者细细解说一番；

首先想到的是用 xlrd 去读取 Excel 里边的内容，不过呢，最新版的 xlrd 现已不支撑 .xlsx 了，运用 xlrd 读取 .xlsx 文件时，会报错：XLRDError: Excel xlsx file; not supported，因而，接下来将运用 pandas 来完结系列操作；

分析

1、首先，导入 pandas 的包：

import pandas as pd

2、读入相关 Excel 的数据，调查一下大致情况：

data = pd.read_excel("1.xlsx")
data

3、然后看一下列标题：

data.columns

Index(['Unnamed: 0', 'context', 'role_id', 'resource', '错别字_paddle', '错标点_paddle'],
      dtype='object')

4、由于需求是只需求对 context 中的错别字进行批改，因而，只需求关注到两列 context 和 错别字_paddle 就行，先看看 错别字_paddle 的情况：

data['错别字_paddle']

能够看到，从 pandas 导入处理之后，没有数据的值被显现为 NaN，而有数据值的照常显现，比如 [{'position': 18, 'correction': {'的': '地'}}]，那接下来怎么处理的思路就非常明晰了；

对于不需求批改的语句，也便是 错别字_paddle 这列值为 NaN 的，直接将原句挪回去就行了，因而只需求一个判别条件和 NaN 比较为真就行了，这儿的话办法有多种，比较直接的便是运用 pandas 自带的函数 isna()：

pd.isna(data.loc[index].values[4])

• 当值为 NaN 时

  

• 当值不为 NaN 时

  

当然也能够先经过 type() 函数得知该字段类型为 float，但这儿有一个坑，直接用 float('nan') 进行判别回来的会是 False，不过能够借助 hash() 函数来进行判别：

hash(float('NaN')) == hash(NaN)

看实践场景进行选择即可；

对于要批改的语句，不难发现，类似 [{'position': 18, 'correction': {'的': '地'}}] 的值的类型为 str，因而咱们需求进行一个转换，最快捷的方式便是运用 eval() 函数，不过 eval() 这个函数需求稳重运用，由于存在一定的安全隐患，这儿不对外公开的话就不用太考虑这事儿；

将 [{'position': 18, 'correction': {'的': '地'}}] 赋给 v，其类型为 str，经过 eval() 函数就能够得到类型为 list[dic, ... , dic] 的变量 lst，然后按部就班取出其间的值就行：

v = "[{'position': 18, 'correction': {'的': '地'}}]"
lst = eval(v)
print(lst[0]['position'], lst[0]['correction'])

最终便是依照 position 更改字符就行了；

5、完结字符批改之后，咱们需求将其导出成 Excel，那么仍是借助 pandas，依照其规则导出就行了；

6、整体结构如下所示：

import pandas as pd
data = pd.read_excel("1.xlsx")
fix = []
for index in data.index:
    values = data.loc[index].values
    if pd.isna(values[4]):
        fix.append(values[1])
        continue
    lst = eval(values[4])
    str = list(values[1])
    for it in lst:
        str[it['position']] = list(it['correction'].values())[0]
    fix.append(''.join(str))
dic = {"fixed" : fix}
writer = pd.ExcelWriter("fix.xlsx")
data = pd.DataFrame(dic)
data.to_excel(writer, sheet_name="sheet1")
writer.save()

跋文

以上便是 pandas 处理 Excel 中错别字批改 的全部内容了，解说了怎么经过 pandas 工具包来操作 Excel，结合实践场景，具体问题具体分析，图文并茂，细致的解说了操作过程以及其间需求注意的细节，期望大家有所收成！

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