8個常用的python辦公室自動化技巧,學會了同事都找你!

平時在公司做資料分析的時候, 也會用python做些辦公自動化的作業, 領導昨天說別人3個小時的活我們已經可以3分鐘完成了 ， O(∩_∩)O~

本文就給大家介紹幾個我用到的辦公室自動化技巧:

1 Word檔案doc轉docx

去年想參賽一個資料比賽, 里面的資料都是doc格式, 想用python-docx 讀取word檔案中的資料, 但是python-docx只支持docx格式, 所以研究了這兩種格式的轉換，

1.1 匯入工具包

import os
from win32com import client as wc

1.2 獲取檔案夾下面所有doc檔案明細

# 路徑
path="C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/doc轉docx/"   # 根據自己電腦檔案修改

# 定義空list,存放檔案絕對路徑
files = []
for file in os.listdir(path):
    if file.endswith(".doc"):
        files.append(path+file)
files

1.3 轉換檔案

# 運行word程式
word = wc.Dispatch("Word.Application")
# for回圈
i = 0
for file in files:
    try:
        doc = word.Documents.Open(file)    #打開word檔案
        doc.SaveAs("{}x".format(file), 12)   #另存為后綴為".docx"的檔案，其中引數12指docx檔案
        doc.Close()  #關閉原來word檔案
        print(file +':轉換成功')
        i +=1
    except:
        print(file +':轉換[不成功]')   
        files.append(file)  # 若讀取檔案報錯, 則將檔案名稱添加到files串列中重新讀取
        pass
print('轉換檔案%i個'%i)    
# 退出word    
word.Quit()

2 文字地址批量轉經緯度

作業中地址轉經緯度會用在做地圖可視化或者計算距離方面，

2.1 匯入工具包

# 匯入工具包
import pandas as pd
import json
from urllib.request import urlopen, quote
import requests

2.2 定義轉換函式

# 定義函式
def getlnglat(address):
    url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/'
    output = 'json'
    ak = "自己申請的api"   # 百度地圖API, 需要自己申請
    address = quote(address) # 由于本文地址變數為中文，為防止亂碼，先用quote進行編碼
    uri = url + '?' + 'address=' + address  + '&output=' + output + '&ak=' + ak  +'&callback=showLocation%20'+'//GET%E8%AF%B7%E6%B1%82'
    res=requests.get(uri).text
    temp = json.loads(res) # 將字串轉化為json
    lat = temp['result']['location']['lat']
    lng = temp['result']['location']['lng']
    return lng, lat   # 經度 longitude,緯度 latitude,

2.3 地址轉換
2.3.1 單個地址轉換

# 單個地址轉換
getlnglat('北京市朝陽區高碑店地區辦事處高井村委會')
(116.52784003604923, 39.91806508560947)

2.3.2 批量地址轉換

# 讀取資料
data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/地址資訊.xlsx')
data

data['經度'] = ''
data['緯度'] = ''
for i in range(data.shape[0]):
    try:
        data.iloc[i,2] = getlnglat(data.iloc[i,1])[0] # 經度 將第i行,第2列的地址(列索引為1)轉換為經緯度,并將經度賦值給第i行,第3列(列索引為2)
        data.iloc[i,3] = getlnglat(data.iloc[i,1])[1] # 緯度
    except:
        pass
    #print(i)
data

3 經緯度計算距離

安裝工具包

pip install geopy

3.1 匯入工具包

from geopy.distance import geodesic

3.2 讀取資料

# 讀取資料
data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/經緯度計算距離.xlsx')
data

3.3 計算距離

# 將經緯度賦值給變數,簡化
wd1 = data['緯度1'].tolist()
jd1 = data['經度1'].tolist()
wd2 = data['緯度2'].tolist()
jd2 = data['經度2'].tolist()

lis1 = []
for i in range(len(data)):
    j= geodesic((wd1[i],jd1[i]), (wd2[i],jd2[i])).km   # 緯度 經度  緯度 經度
    lis1.append(j)
    #print(i)

data['距離'] = lis1
data

4 百度經緯度轉高德經緯度

公司有2個系統,用的坐標系不一樣, 有時候需要轉換一下

4.1 工具包

# 匯入工具包
import math
import pandas as pd

4.2 定義函式

# 定義轉換函式
def bdToGaoDe(lon,lat):
    PI = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0
    x = lon - 0.0065
    y = lat - 0.006
    z = math.sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * math.sin(y * PI)
    theta = math.atan2(y, x) - 0.000003 * math.cos(x * PI)
    lon = z * math.cos(theta)
    lat = z * math.sin(theta)
    return lon,lat

4.3 單個轉換

# 單個轉換
bdToGaoDe(116.512885, 39.847469)
(116.50647396357492, 39.84120409781157)

4.4 批量轉換

# 讀取資料
data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/百度經緯度轉高德.xlsx')
data.head()

wd = data['緯度'].tolist()
jd = data['經度'].tolist()
# 定義一個空串列
li1 = []
for i in range(len(data)):
    j  = bdToGaoDe(jd[i],wd[i])
    li1.append(j)
    
li1
data['經度_re'] = [i[0] for i in li1]
data['緯度_re'] = [i[1] for i in li1]
data.head()

5 Excel檔案批量合并

5.1 工具包

# 匯入工具包
import pandas as pd
import os

5.2 獲取檔案串列

# 設定檔案路徑
path = 'C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/資料合并/'
# 空串列, 用于存放檔案路徑
files = []
for file in os.listdir(path):
    if file.endswith(".xlsx"):
        files.append(path+file)

# 查看串列
files

5.3 轉換存盤資料

# 定義一個空的dataframe
data = pd.DataFrame()  

# 遍歷所有檔案
for file in files:
    datai = pd.read_excel(file)
    datai_len = len(datai)
    data = data.append(datai)   # 添加到總的資料中
    print('讀取%i行資料,合并后檔案%i列, 名稱：%s'%(datai_len,len(data.columns),file.split('/')[-1]))     
    # 查看是否全部讀取，格式是否出錯
# 重置索引    
data.reset_index(drop=True,inplace=True)

6 Word檔案批量轉pdf

只能轉docx檔案,轉doc檔案會報錯, 工具包安裝

pip install docx2pdf

6.1 匯入工具包

# 安裝工具包:
#　匯入工具包
from docx2pdf import convert
import os

6.2 單個轉換

# 單個轉換
convert("c:/users/yyz/desktop/魔方公式.docx", "c:/users/yyz/desktop/excel筆記.pdf")

6.3 批量轉換

# 檔案位置
path = 'C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/word轉pdf/'
# 定義空list,存放檔案串列
files = []
for file in os.listdir(path):
    if file.endswith(".docx"):
        files.append(path+file)
files
for file in files:
   convert(file,file.split('.')[0]+'.pdf')
   print(file+'轉換成功')

7 批量讀取word中表格資料

工具包安裝

pip install python-docx

7.1 匯入工具包

import docx

# 讀取word檔案
doc = docx.Document('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/word資訊.docx')
# 獲取檔案中所有表格物件的串列
biaoges = doc.tables 

7.2 不規范的表格

cells = biaoges[1]._cells
cells_lis = [[cell.text for cell in cells]]

import pandas as pd
import numpy as np
datai = pd.DataFrame(cells_lis)
datai = datai[[1,3,7,9,14,16,19,21]]
datai.columns = ['姓名','年齡','籍貫','住址','作業單位','電話','是否黨員','出生日期']
datai

7.3 規范資料

# 獲取第1個表格行丨
rowi = len(biaoges[0].rows)
rowi

# 定義空串列
lis1 = []
# for回圈獲取第一個表的資料
for i in range(1,rowi):  # 從第2行開始回圈
    lis1.append([biaoges[0].cell(i,0).text,
                 biaoges[0].cell(i,1).text,
                 biaoges[0].cell(i,2).text,
                 biaoges[0].cell(i,3).text,
                 biaoges[0].cell(i,4).text])

# 創建一個dataframe
data1 = pd.DataFrame(lis1,columns=['日期','品類','數量','價格','金額'])
data1

7.4 批量讀取

import pandas as pd
import os
os.chdir('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/word資訊/')

lis1=[]
for file in os.listdir('.'):
    if file.endswith('.docx'):
        doc = docx.Document('./'+file)
        biaoges = doc.tables
        rowi = len(biaoges[0].rows)
        for i in range(1,rowi):
            lis1.append([biaoges[0].cell(i,0).text,
                     biaoges[0].cell(i,1).text,
                     biaoges[0].cell(i,2).text,
                     biaoges[0].cell(i,3).text,
                     biaoges[0].cell(i,4).text])

# 創建dataframe            
data1 = pd.DataFrame(lis1,columns=['日期','品類','數量','價格','金額'])
data1

8 用outlook批量發郵件

8.1 匯入工具包

import win32com.client as win32
import pandas as pd

8.2 讀取資料

# 讀取資料
data1 = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python批量發送郵件.xlsx',sheet_name='發送郵件')
data1.fillna('',inplace=True)

8.3 發送郵件

# 運行outlook
outlook = win32.Dispatch("outlook.Application")   
# for回圈發送檔案
for i in range(data1.shape[0]):   
    mail = outlook.CreateItem(0)   # 創建一個郵件物件  win32.constants.olMailItem
    mail.To = data1.iloc[i,0]      #收件人
    mail.CC = data1.iloc[i,1]      #抄送人
    mail.Subject = data1.iloc[i,2]    #郵件主題
    mail.HTMLBody = data1.iloc[i,3]           # 郵件正文 html格式
   # mail.Body = data1.iloc[i,3]              # 郵件正文
    mail.Attachments.Add(data1.iloc[i,4])     # 附件
    mail.Send() #發送
    i +=1
print('發送郵件%i份'%i)

python辦公自動化的技巧還有很多, python好掌握, 能幫助我們提升作業效率, 這也是很多非編程人員學習python的原因之一.

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