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使用Python实现Exce格式化批处理工具

2025年04月07日 Python 我要评论
1. 概述在数据分析、报表整理、数据库管理等工作中,数据清洗是不可或缺的一步。原始excel数据常常存在格式不统一、空值、重复数据等问题,影响数据的准确性和可用性。本篇文章将详细介绍一款高效的exce

1. 概述

在数据分析、报表整理、数据库管理等工作中,数据清洗是不可或缺的一步。原始excel数据常常存在格式不统一、空值、重复数据等问题,影响数据的准确性和可用性。本篇文章将详细介绍一款高效的excel数据清洗工具,帮助您轻松处理杂乱数据,提高数据质量。

2. 功能使用

基本操作流程

使用本工具进行数据清洗的操作流程如下:

  • 打开文件:点击"浏览"按钮,或使用菜单栏"文件 > 打开"选择需要处理的excel文件。
  • 数据清洗:在左侧工具面板选择需要的清洗操作,例如删除重复行、格式化日期等。
  • 预览结果:右侧区域实时显示数据变化,确保清洗效果符合预期。
  • 保存文件:点击"保存"按钮,或使用菜单栏"文件 > 保存",将处理后的文件存储。

3. 主要功能说明

1. 删除重复行

作用:删除数据表中完全相同的行,确保数据唯一性。

2. 删除空行

作用:清除所有值均为空的行,避免无效数据干扰分析。

3. 去除空格

作用:移除文本字段中的首尾空格,防止隐藏字符影响计算。

4. 统一大小写

作用:可选择转换为小写、大写或首字母大写,以确保数据格式一致。

5. 数值格式化

作用:统一数值的小数位数(默认保留2位),保证数据规范。

6. 日期格式化

作用:提供多种日期格式选项,避免因格式混乱导致的数据处理错误。

7. 删除特殊字符

作用:去除文本中的标点符号、特殊字符,适用于纯文本数据处理。

8. 填充空值

作用:支持多种空值填充方式(平均值、中位数、众数等),提高数据完整性。

4. 适用场景

4.1 典型使用场景

数据预处理:在进行数据分析前,先对原始数据进行标准化处理。

报表整理:整合不同来源的数据,保证格式统一。

数据库导入准备:清理excel数据,使其符合数据库字段要求。

数据迁移:在不同系统之间转移数据时,保证格式一致。

日常办公:快速整理杂乱的excel表格,提高工作效率。

4.2 适用人群

数据分析师

财务/行政人员

市场研究人员

数据库管理员

任何需要处理excel数据的办公人员

5. 注意事项

5.1 使用前注意事项

备份原始数据:建议在处理前保存一份原始文件,以免数据丢失。

数据量限制:预览功能仅显示前100行,但清洗操作会应用于所有数据。

文件格式:支持.xlsx和.xls格式,建议使用.xlsx以获得更好的兼容性。

5.2 操作注意事项

撤销功能:当前版本不支持撤销操作,请谨慎执行。

特殊字符处理:删除特殊字符可能影响某些编码数据,请提前检查。

日期识别:自动识别日期列可能不够准确,建议手动确认。

数值处理:非数值字段尝试数值格式化可能导致错误。

6.系统要求

本工具依赖python环境,使用以下库来处理数据:

  • python 3.6+
  • pandas(数据处理核心库)
  • numpy(数值运算支持)
  • openpyxl(用于excel文件操作)
  • tkinter(用于gui界面,python自带)
  • matplotlib(可视化功能支持)

7.高级技巧

大型文件处理:对于超过10mb的文件,处理可能较慢,建议分批处理。

数据可视化:工具提供基本的可视化功能,适用于数值型数据分析。

快速数据分析:可查看基本统计信息,如均值、中位数、方差等,帮助快速了解数据分布。

8.相关源码

import pandas as pd
import numpy as np
from tkinter import *
from tkinter import ttk, filedialog, messagebox
import os
from tkinter.scrolledtext import scrolledtext
import threading
from queue import queue
import logging
from datetime import datetime
 
# 配置日志
logging.basicconfig(
    filename='excel_cleaner.log',
    level=logging.info,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
 
# 模拟 datahandler, columnselector, parameterdialog 类
class datahandler:
    def __init__(self):
        self.df = none
        self.operation_history = []
        self.redo_history = []
 
    def load_excel(self, file_path):
        self.df = pd.read_excel(file_path)
        return self.df
 
    def save_excel(self, file_path):
        self.df.to_excel(file_path, index=false)
 
    def get_statistics(self):
        return {
            'row_count': len(self.df),
            'column_count': len(self.df.columns)
        }
 
    def get_column_types(self):
        return self.df.dtypes
 
    def remove_spaces(self, columns):
        for col in columns:
            if self.df[col].dtype == object:
                self.df[col] = self.df[col].str.strip()
        return self.df
 
    def normalize_case(self, case_type, columns):
        for col in columns:
            if self.df[col].dtype == object:
                if case_type == 'lower':
                    self.df[col] = self.df[col].str.lower()
                elif case_type == 'upper':
                    self.df[col] = self.df[col].str.upper()
                elif case_type == 'title':
                    self.df[col] = self.df[col].str.title()
        return self.df
 
    def format_numbers(self, decimal_places, columns):
        for col in columns:
            if pd.api.types.is_numeric_dtype(self.df[col]):
                self.df[col] = self.df[col].round(decimal_places)
        return self.df
 
    def format_dates(self, date_format, columns):
        for col in columns:
            if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(self.df[col]):
                self.df[col] = self.df[col].dt.strftime(date_format)
        return self.df
 
    def remove_special_chars(self, pattern, columns):
        for col in columns:
            if self.df[col].dtype == object:
                self.df[col] = self.df[col].str.replace(pattern, '', regex=true)
        return self.df
 
    def fill_empty_values(self, method, value=none, columns=none):
        if columns is none:
            columns = self.df.columns
        for col in columns:
            if method == 'value':
                self.df[col].fillna(value, inplace=true)
            elif method == 'mean':
                self.df[col].fillna(self.df[col].mean(), inplace=true)
            elif method == 'median':
                self.df[col].fillna(self.df[col].median(), inplace=true)
            elif method == 'mode':
                self.df[col].fillna(self.df[col].mode()[0], inplace=true)
            elif method == 'ffill':
                self.df[col].fillna(method='ffill', inplace=true)
            elif method == 'bfill':
                self.df[col].fillna(method='bfill', inplace=true)
        return self.df
 
 
class columnselector:
    def __init__(self, parent, columns, column_types, title, callback):
        self.callback = callback
        self.selected_columns = []
 
        self.window = toplevel(parent)
        self.window.title(title)
 
        ttk.label(self.window, text="选择列:").pack(pady=10)
 
        self.listbox = listbox(self.window, selectmode=multiple)
        for col in columns:
            self.listbox.insert(end, col)
        self.listbox.pack(fill=both, expand=true, padx=10, pady=10)
 
        button_frame = ttk.frame(self.window)
        button_frame.pack(fill=x, padx=10, pady=10)
 
        ttk.button(button_frame, text="确定", command=self.on_confirm).pack(side=left, padx=10)
        ttk.button(button_frame, text="取消", command=self.window.destroy).pack(side=left)
 
    def on_confirm(self):
        self.selected_columns = [self.listbox.get(i) for i in self.listbox.curselection()]
        self.callback(self.selected_columns)
        self.window.destroy()
 
 
class parameterdialog:
    def __init__(self, parent, params, title, callback):
        self.callback = callback
        self.params = params
        self.values = {}
 
        self.window = toplevel(parent)
        self.window.title(title)
 
        for param_name, param_info in params.items():
            ttk.label(self.window, text=param_info['label']).pack(pady=5)
            if param_info['type'] == 'choice':
                var = stringvar()
                var.set(param_info['default'])
                ttk.combobox(self.window, textvariable=var, values=param_info['choices']).pack(fill=x, padx=10)
                self.values[param_name] = var
            elif param_info['type'] == 'int':
                var = intvar()
                var.set(param_info['default'])
                ttk.spinbox(self.window, from_=param_info['min'], to=param_info['max'], textvariable=var).pack(fill=x, padx=10)
                self.values[param_name] = var
            elif param_info['type'] == 'str':
                var = stringvar()
                var.set(param_info['default'])
                ttk.entry(self.window, textvariable=var).pack(fill=x, padx=10)
                self.values[param_name] = var
 
        button_frame = ttk.frame(self.window)
        button_frame.pack(fill=x, padx=10, pady=10)
 
        ttk.button(button_frame, text="确定", command=self.on_confirm).pack(side=left, padx=10)
        ttk.button(button_frame, text="取消", command=self.window.destroy).pack(side=left)
 
    def on_confirm(self):
        result = {param_name: var.get() for param_name, var in self.values.items()}
        self.callback(result)
        self.window.destroy()
 
 
class excelcleaner:
    def __init__(self):
        self.window = tk()
        self.window.title("excel数据格式化批处理工具")
        self.window.geometry("1000x800")
        self.window.configure(bg='#f0f0f0')
 
        # 初始化数据处理器
        self.data_handler = datahandler()
        self.processing_queue = queue()
 
        # 设置样式
        self.setup_styles()
 
        # 创建菜单栏
        self.create_menu()
 
        # 创建主框架
        main_frame = ttk.frame(self.window)
        main_frame.pack(fill=both, expand=true, padx=10, pady=5)
 
        # 左侧工具面板
        left_panel = ttk.labelframe(main_frame, text="工具面板", padding=10)
        left_panel.pack(side=left, fill=y, padx=5, pady=5)
 
        # 文件操作区域
        self.create_file_frame(left_panel)
 
        # 清洗操作区域
        self.create_clean_frame(left_panel)
 
        # 右侧主要内容区域
        right_panel = ttk.frame(main_frame)
        right_panel.pack(side=left, fill=both, expand=true, padx=5)
 
        # 预览区域
        self.create_preview_frame(right_panel)
 
        # 状态栏
        self.create_status_bar()
 
        # 进度条
        self.create_progress_bar()
 
        # 绑定快捷键
        self.bind_shortcuts()
 
    def setup_styles(self):
        style = ttk.style()
        style.theme_use('clam')
 
        # 配置按钮样式
        style.configure(
            "tool.tbutton",
            padding=5,
            font=('微软雅黑', 10),
            background='#e1e1e1',
            foreground='#333333'
        )
 
        # 配置标签样式
        style.configure(
            "title.tlabel",
            font=('微软雅黑', 12, 'bold'),
            background='#f0f0f0',
            foreground='#333333'
        )
 
        # 配置框架样式
        style.configure(
            "card.tlabelframe",
            background='#ffffff',
            padding=10
        )
 
        # 配置树形视图样式
        style.configure(
            "preview.treeview",
            font=('微软雅黑', 10),
            rowheight=25
        )
 
        # 配置进度条样式
        style.configure(
            "progress.horizontal.tprogressbar",
            troughcolor='#f0f0f0',
            background='#4caf50',
            thickness=10
        )
 
    def create_progress_bar(self):
        self.progress_var = doublevar()
        self.progress_bar = ttk.progressbar(
            self.window,
            style="progress.horizontal.tprogressbar",
            variable=self.progress_var,
            maximum=100
        )
        self.progress_bar.pack(fill=x, padx=5, pady=2)
 
    def bind_shortcuts(self):
        self.window.bind('<control-o>', lambda e: self.select_file())
        self.window.bind('<control-s>', lambda e: self.save_file())
        self.window.bind('<control-z>', lambda e: self.undo())
        self.window.bind('<control-y>', lambda e: self.redo())
        self.window.bind('<f1>', lambda e: self.show_help())
 
    def process_in_background(self, func, *args, **kwargs):
        """在后台线程中处理耗时操作"""
        def wrapper():
            try:
                self.progress_var.set(0)
                self.status_var.set("正在处理...")
                self.window.update()
 
                # 执行操作
                result = func(*args, **kwargs)
 
                # 更新ui
                self.window.after(0, self.update_ui_after_processing, result)
 
            except exception as e:
                logging.error(f"处理错误: {str(e)}")
                self.window.after(0, self.show_error, str(e))
            finally:
                self.window.after(0, self.progress_var.set, 100)
                self.window.after(0, self.status_var.set, "处理完成")
 
        # 启动后台线程
        thread = threading.thread(target=wrapper)
        thread.daemon = true
        thread.start()
 
    def update_ui_after_processing(self, result):
        """处理完成后更新ui"""
        if isinstance(result, tuple):
            self.data_handler.df = result[0]
            if len(result) > 1:
                removed_rows = result[1]
                self.status_var.set(f"已删除 {removed_rows} 行数据")
        elif isinstance(result, pd.dataframe):
            self.data_handler.df = result
 
        if result is not none:
            self.update_preview()
 
    def show_error(self, error_msg):
        """显示错误消息"""
        messagebox.showerror("错误", f"处理过程中出现错误:{error_msg}")
        self.status_var.set("处理失败")
 
    def select_file(self):
        file_path = filedialog.askopenfilename(
            filetypes=[("excel files", "*.xlsx *.xls")]
        )
        if file_path:
            self.process_in_background(self.data_handler.load_excel, file_path)
 
    def save_file(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            file_path = filedialog.asksaveasfilename(
                defaultextension=".xlsx",
                filetypes=[("excel files", "*.xlsx")]
            )
            if file_path:
                self.process_in_background(self.data_handler.save_excel, file_path)
 
    def undo(self):
        """撤销上一步操作"""
        if self.data_handler.operation_history:
            last_operation = self.data_handler.operation_history.pop()
            self.data_handler.df = last_operation['previous_state'].copy()
            self.update_preview()
            self.status_var.set("已撤销上一步操作")
 
    def redo(self):
        """重做上一步操作"""
        if hasattr(self.data_handler, 'redo_history') and self.data_handler.redo_history:
            last_operation = self.data_handler.redo_history.pop()
            self.data_handler.df = last_operation['next_state'].copy()
            self.data_handler.operation_history.append(last_operation)
            self.update_preview()
            self.status_var.set("已重做上一步操作")
 
    def add_operation_to_history(self, operation_name, previous_state, next_state):
        """添加操作到历史记录"""
        self.data_handler.operation_history.append({
            'name': operation_name,
            'previous_state': previous_state.copy(),
            'next_state': next_state.copy()
        })
        # 清空重做历史
        if hasattr(self.data_handler, 'redo_history'):
            self.data_handler.redo_history.clear()
 
    def remove_duplicates(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            previous_state = self.data_handler.df.copy()
            self.data_handler.df = self.data_handler.df.drop_duplicates()
            removed_rows = len(previous_state) - len(self.data_handler.df)
            self.add_operation_to_history("删除重复行", previous_state, self.data_handler.df.copy())
            self.update_preview()
            self.status_var.set(f"已删除 {removed_rows} 行重复数据")
 
    def remove_empty_rows(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            previous_state = self.data_handler.df.copy()
            self.data_handler.df = self.data_handler.df.dropna(how='all')
            removed_rows = len(previous_state) - len(self.data_handler.df)
            self.add_operation_to_history("删除空行", previous_state, self.data_handler.df.copy())
            self.update_preview()
            self.status_var.set(f"已删除 {removed_rows} 行空数据")
 
    def remove_spaces(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            def on_columns_selected(columns):
                self.process_in_background(
                    self.data_handler.remove_spaces,
                    columns=columns
                )
 
            columnselector(
                self.window,
                list(self.data_handler.df.columns),
                self.data_handler.get_column_types(),
                title="选择要去除空格的列",
                callback=on_columns_selected
            )
 
    def normalize_case(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            def on_params_set(params):
                def on_columns_selected(columns):
                    self.process_in_background(
                        self.data_handler.normalize_case,
                        case_type=params["case_type"],
                        columns=columns
                    )
 
                columnselector(
                    self.window,
                    list(self.data_handler.df.columns),
                    self.data_handler.get_column_types(),
                    title="选择要统一大小写的列",
                    callback=on_columns_selected
                )
 
            params = {
                "case_type": {
                    "type": "choice",
                    "label": "大小写格式",
                    "default": "lower",
                    "choices": ["lower", "upper", "title"]
                }
            }
 
            parameterdialog(
                self.window,
                params,
                title="选择大小写格式",
                callback=on_params_set
            )
 
    def format_numbers(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            def on_params_set(params):
                def on_columns_selected(columns):
                    self.process_in_background(
                        self.data_handler.format_numbers,
                        decimal_places=params["decimal_places"],
                        columns=columns
                    )
 
                columnselector(
                    self.window,
                    list(self.data_handler.df.columns),
                    self.data_handler.get_column_types(),
                    title="选择要格式化的数值列",
                    callback=on_columns_selected
                )
 
            params = {
                "decimal_places": {
                    "type": "int",
                    "label": "小数位数",
                    "default": 2,
                    "min": 0,
                    "max": 10
                }
            }
 
            parameterdialog(
                self.window,
                params,
                title="设置数值格式",
                callback=on_params_set
            )
 
    def format_dates(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            def on_params_set(params):
                def on_columns_selected(columns):
                    self.process_in_background(
                        self.data_handler.format_dates,
                        date_format=params["date_format"],
                        columns=columns
                    )
 
                columnselector(
                    self.window,
                    list(self.data_handler.df.columns),
                    self.data_handler.get_column_types(),
                    title="选择要格式化的日期列",
                    callback=on_columns_selected
                )
 
            params = {
                "date_format": {
                    "type": "choice",
                    "label": "日期格式",
                    "default": "%y-%m-%d",
                    "choices": [
                        "%y-%m-%d",
                        "%y/%m/%d",
                        "%d-%m-%y",
                        "%m/%d/%y"
                    ]
                }
            }
 
            parameterdialog(
                self.window,
                params,
                title="选择日期格式",
                callback=on_params_set
            )
 
    def remove_special_chars(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            def on_params_set(params):
                def on_columns_selected(columns):
                    self.process_in_background(
                        self.data_handler.remove_special_chars,
                        pattern=params["pattern"],
                        columns=columns
                    )
 
                columnselector(
                    self.window,
                    list(self.data_handler.df.columns),
                    self.data_handler.get_column_types(),
                    title="选择要处理的列",
                    callback=on_columns_selected
                )
 
            params = {
                "pattern": {
                    "type": "str",
                    "label": "正则表达式",
                    "default": r'[^\w\s]'
                }
            }
 
            parameterdialog(
                self.window,
                params,
                title="设置正则表达式",
                callback=on_params_set
            )
 
    def fill_empty_values(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            def on_params_set(params):
                def on_columns_selected(columns):
                    value = params.get("value")
                    if params["method"] == "value" and value:
                        try:
                            # 尝试转换为数值
                            value = float(value) if '.' in value else int(value)
                        except valueerror:
                            pass
 
                    self.process_in_background(
                        self.data_handler.fill_empty_values,
                        method=params["method"],
                        value=value,
                        columns=columns
                    )
 
                columnselector(
                    self.window,
                    list(self.data_handler.df.columns),
                    self.data_handler.get_column_types(),
                    title="选择要填充的列",
                    callback=on_columns_selected
                )
 
            params = {
                "method": {
                    "type": "choice",
                    "label": "填充方式",
                    "default": "mean",
                    "choices": ["mean", "median", "mode", "ffill", "bfill", "value"]
                },
                "value": {
                    "type": "str",
                    "label": "填充值",
                    "default": ""
                }
            }
 
            parameterdialog(
                self.window,
                params,
                title="选择填充方式",
                callback=on_params_set
            )
 
    def analyze_data(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            analysis_window = toplevel(self.window)
            analysis_window.title("数据分析")
            analysis_window.geometry("600x400")
 
            stats_text = scrolledtext(analysis_window, wrap=word, width=70, height=20)
            stats_text.pack(padx=10, pady=10, fill=both, expand=true)
 
            stats = []
            stats.append("数据基本信息:")
            stats.append("-" * 50)
            stats.append(f"总行数:{len(self.data_handler.df)}")
            stats.append(f"总列数:{len(self.data_handler.df.columns)}")
            stats.append("\n数值列统计:")
            stats.append("-" * 50)
 
            numeric_stats = self.data_handler.df.describe()
            stats.append(str(numeric_stats))
 
            stats.append("\n空值统计:")
            stats.append("-" * 50)
            null_counts = self.data_handler.df.isnull().sum()
            stats.append(str(null_counts))
 
            stats_text.insert(end, "\n".join(stats))
            stats_text.configure(state='disabled')
 
    def visualize_data(self):
        if self.data_handler.df is not none:
            try:
                import matplotlib.pyplot as plt
                from matplotlib.backends.backend_tkagg import figurecanvastkagg
 
                # 设置中文字体
                plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei']  # 用来正常显示中文标签
                plt.rcparams['axes.unicode_minus'] = false  # 用来正常显示负号
 
                viz_window = toplevel(self.window)
                viz_window.title("数据可视化")
                viz_window.geometry("800x600")
 
                options_frame = ttk.frame(viz_window)
                options_frame.pack(fill=x, padx=10, pady=5)
 
                ttk.label(options_frame, text="图表类型:").pack(side=left)
                chart_type = stringvar(value="bar")
                ttk.radiobutton(options_frame, text="柱状图", variable=chart_type, value="bar").pack(side=left)
                ttk.radiobutton(options_frame, text="折线图", variable=chart_type, value="line").pack(side=left)
                ttk.radiobutton(options_frame, text="散点图", variable=chart_type, value="scatter").pack(side=left)
 
                # 添加列选择
                ttk.label(options_frame, text="  选择列:").pack(side=left)
                column_var = stringvar()
                numeric_columns = list(self.data_handler.df.select_dtypes(include=[np.number]).columns)
                if not numeric_columns:
                    messagebox.showwarning("警告", "没有可用的数值列进行可视化")
                    return
                column_combo = ttk.combobox(options_frame, textvariable=column_var, values=numeric_columns)
                column_combo.pack(side=left)
                column_combo.set(numeric_columns[0])
 
                fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
                canvas = figurecanvastkagg(fig, master=viz_window)
                canvas.get_tk_widget().pack(fill=both, expand=true, padx=10, pady=5)
 
                def update_chart():
                    try:
                        ax.clear()
                        chart_style = chart_type.get()
                        selected_column = column_var.get()
 
                        if not selected_column:
                            messagebox.showwarning("警告", "请选择要可视化的列")
                            return
 
                        if chart_style == "bar":
                            self.data_handler.df[selected_column].plot(kind='bar', ax=ax)
                            ax.set_title(f"{selected_column} 柱状图")
                        elif chart_style == "line":
                            self.data_handler.df[selected_column].plot(kind='line', ax=ax)
                            ax.set_title(f"{selected_column} 折线图")
                        else:  # scatter
                            if len(numeric_columns) >= 2:
                                x_col = selected_column
                                y_col = next(col for col in numeric_columns if col != x_col)
                                self.data_handler.df.plot(kind='scatter', x=x_col, y=y_col, ax=ax)
                                ax.set_title(f"{x_col} vs {y_col} 散点图")
                            else:
                                messagebox.showwarning("警告", "需要至少两个数值列才能创建散点图")
                                return
 
                        plt.tight_layout()
                        canvas.draw()
                    except exception as e:
                        messagebox.showerror("错误", f"绘图时发生错误:{str(e)}")
 
                ttk.button(options_frame, text="更新图表", command=update_chart).pack(side=left, padx=10)
                update_chart()
 
            except importerror:
                messagebox.showwarning("警告", "请安装matplotlib库以使用可视化功能")
 
    def run(self):
        self.window.mainloop()
 
    def create_menu(self):
        menubar = menu(self.window)
        self.window.config(menu=menubar)
 
        # 文件菜单
        file_menu = menu(menubar, tearoff=0)
        menubar.add_cascade(label="文件", menu=file_menu)
        file_menu.add_command(label="打开 (ctrl+o)", command=self.select_file)
        file_menu.add_command(label="保存 (ctrl+s)", command=self.save_file)
        file_menu.add_separator()
        file_menu.add_command(label="退出", command=self.window.quit)
 
        # 编辑菜单
        edit_menu = menu(menubar, tearoff=0)
        menubar.add_cascade(label="编辑", menu=edit_menu)
        edit_menu.add_command(label="撤销 (ctrl+z)", command=self.undo)
        edit_menu.add_command(label="重做 (ctrl+y)", command=self.redo)
 
        # 视图菜单
        view_menu = menu(menubar, tearoff=0)
        menubar.add_cascade(label="视图", menu=view_menu)
        view_menu.add_checkbutton(label="显示状态栏", command=self.toggle_status_bar)
 
        # 帮助菜单
        help_menu = menu(menubar, tearoff=0)
        menubar.add_cascade(label="帮助", menu=help_menu)
        help_menu.add_command(label="使用说明 (f1)", command=self.show_help)
        help_menu.add_command(label="关于", command=self.show_about)
 
    def create_file_frame(self, parent):
        file_frame = ttk.labelframe(parent, text="文件操作", padding=10, style="card.tlabelframe")
        file_frame.pack(fill=x, pady=(0, 10))
 
        # 文件选择
        self.file_path = stringvar()
        ttk.label(file_frame, text="excel文件:", style="title.tlabel").pack(anchor=w)
        ttk.entry(file_frame, textvariable=self.file_path, width=30).pack(fill=x, pady=5)
 
        button_frame = ttk.frame(file_frame)
        button_frame.pack(fill=x)
 
        ttk.button(button_frame, text="浏览", command=self.select_file, style="tool.tbutton").pack(side=left, padx=2)
        ttk.button(button_frame, text="保存", command=self.save_file, style="tool.tbutton").pack(side=left, padx=2)
 
    def create_clean_frame(self, parent):
        clean_frame = ttk.labelframe(parent, text="数据清洗", padding=10, style="card.tlabelframe")
        clean_frame.pack(fill=both, expand=true)
 
        operations = [
            ("删除重复行", self.remove_duplicates),
            ("删除空行", self.remove_empty_rows),
            ("去除空格", self.remove_spaces),
            ("统一大小写", self.normalize_case),
            ("数值格式化", self.format_numbers),
            ("日期格式化", self.format_dates),
            ("删除特殊字符", self.remove_special_chars),
            ("填充空值", self.fill_empty_values),
            ("数据分析", self.analyze_data),
            ("数据可视化", self.visualize_data)
        ]
 
        for text, command in operations:
            btn = ttk.button(clean_frame, text=text, command=command, style="tool.tbutton")
            btn.pack(fill=x, pady=2)
 
    def create_preview_frame(self, parent):
        preview_frame = ttk.labelframe(parent, text="数据预览", padding=10, style="card.tlabelframe")
        preview_frame.pack(fill=both, expand=true)
 
        # 创建带滚动条的树形视图
        tree_frame = ttk.frame(preview_frame)
        tree_frame.pack(fill=both, expand=true)
 
        # 创建水平滚动条
        h_scrollbar = ttk.scrollbar(tree_frame, orient=horizontal)
        h_scrollbar.pack(side=bottom, fill=x)
 
        # 创建垂直滚动条
        v_scrollbar = ttk.scrollbar(tree_frame)
        v_scrollbar.pack(side=right, fill=y)
 
        # 创建树形视图
        self.tree = ttk.treeview(
            tree_frame,
            style="preview.treeview",
            xscrollcommand=h_scrollbar.set,
            yscrollcommand=v_scrollbar.set
        )
        self.tree.pack(fill=both, expand=true)
 
        # 配置滚动条
        h_scrollbar.config(command=self.tree.xview)
        v_scrollbar.config(command=self.tree.yview)
 
        # 创建统计信息面板
        stats_frame = ttk.frame(preview_frame)
        stats_frame.pack(fill=x, pady=(10, 0))
 
        self.stats_label = ttk.label(stats_frame, text="", style="title.tlabel")
        self.stats_label.pack(side=left)
 
    def create_status_bar(self):
        self.status_var = stringvar()
        self.status_bar = ttk.label(
            self.window,
            textvariable=self.status_var,
            relief=sunken,
            padding=(5, 2)
        )
        self.status_bar.pack(fill=x, padx=5, pady=2)
 
    def toggle_status_bar(self):
        # 切换状态栏显示/隐藏
        if self.status_bar.winfo_viewable():
            self.status_bar.pack_forget()
        else:
            self.status_bar.pack(fill=x, padx=5, pady=2)
 
    def update_preview(self):
        # 清空现有数据
        for item in self.tree.get_children():
            self.tree.delete(item)
 
        if self.data_handler.df is not none:
            df = self.data_handler.df
            # 设置列
            self.tree["columns"] = list(df.columns)
            self.tree["show"] = "headings"
 
            for column in df.columns:
                self.tree.heading(column, text=column)
                self.tree.column(column, width=100, anchor='center')
 
            # 添加数据(仅显示前100行)
            for i, row in df.head(100).iterrows():
                self.tree.insert("", end, values=list(row))
 
            # 更新统计标签
            stats = self.data_handler.get_statistics()
            self.stats_label.config(
                text=f"行数: {stats['row_count']} | 列数: {stats['column_count']}"
            )
 
            # 更新状态栏
            self.status_var.set(
                f"当前加载文件: {os.path.basename(self.file_path.get())} | "
                f"行数: {stats['row_count']} | 列数: {stats['column_count']}"
            )
        else:
            self.status_var.set("请先加载文件")
 
    def show_help(self):
        help_text = """
excel数据格式化批处理工具使用说明:
 
1. 文件操作:
   - 点击"浏览"选择excel文件
   - 点击"保存"保存处理后的文件
 
2. 数据清洗功能:
   - 删除重复行:删除完全重复的数据行
   - 删除空行:删除全为空值的行
   - 去除空格:删除文本中的首尾空格
   - 统一大小写:统一文本的大小写格式
   - 数值格式化:统一数值的小数位数
   - 日期格式化:统一日期的显示格式
   - 删除特殊字符:清除文本中的特殊字符
   - 填充空值:使用多种方式填充缺失值
 
3. 数据分析:
   - 查看基本统计信息
   - 空值分析
   - 数据分布可视化
 
4. 快捷键:
   - ctrl+o:打开文件
   - ctrl+s:保存文件
   - ctrl+z:撤销
   - ctrl+y:重做
   - f1:显示帮助
        """
 
        help_window = toplevel(self.window)
        help_window.title("使用说明")
        help_window.geometry("600x400")
 
        help_text_widget = scrolledtext(help_window, wrap=word, width=70, height=20)
        help_text_widget.pack(padx=10, pady=10, fill=both, expand=true)
        help_text_widget.insert(end, help_text)
        help_text_widget.configure(state='disabled')
 
    def show_about(self):
        about_text = """
excel数据格式化批处理工具
 
功能特点:
- 支持多种数据清洗操作
- 实时预览数据变化
- 数据分析和可视化
- 后台处理,避免卡顿
- 撤销/重做功能
- 友好的图形界面
 

        """
 
        messagebox.showinfo("关于", about_text)
 
if __name__ == "__main__":
    try:
        app = excelcleaner()
        app.run()
    except exception as e:
        logging.error(f"程序运行错误: {str(e)}")
        messagebox.showerror("错误", f"程序运行出错:{str(e)}")
         
# 优化的代码,运行即出现gui界面

9.总结

excel格式化批处理工具是数据分析和日常办公中不可或缺的步骤。本工具提供了一系列高效的功能,帮助用户快速整理数据,提升数据质量。无论是数据分析师还是日常办公人员,都可以借助该工具提高工作效率,减少数据整理的繁琐工作。希望本篇指南能帮助大家更好地利用工具,提高数据处理能力!

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