#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 提取 展会数据-H版本.xlsx 中每一组数据并按指定格式输出。 数据组织:5 个数据组(1#、3#、7#、8#、10#),由空行分隔。 每组包含 10 行指标: 指标 / 1s 均值 / 240s 输出值 / 240s 均值 / 误差(%) / 精度 / b值平均值 / AD值增幅 / AD值漂移 / 增幅/漂移 每行有 12 个数值列(C~N),与 指标 行的 12 个挡位一一对应。 输出格式(示例): 1#, 115181, 365308, 485911, ..., 3#, 116825, 371568, 475160, ..., 用法: python extract_excel_data.py [xlsx_path] [选项] --row LABEL 只输出指定指标行(如 "1s 均值"),可多次指定 --skip-indicators V 跳过指定挡位(按 指标 行数值匹配),可多次指定 --with-title 在每行首部加上组编号(如 "1#, 115181, ...") --raw 保留原始数值(不取整) --annotate 在每行末尾附加 " // 组号 指标名" 注释 -o FILE 输出到文件(默认输出到标准输出) """ import argparse import os import sys import openpyxl # 默认 Excel 文件路径 DEFAULT_XLSX = os.path.join( os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "..", "展会数据-H版本.xlsx", ) def is_blank_row(row_values): """判断是否为空白行(全为 None 或空字符串)。""" for v in row_values: if v is None: continue if isinstance(v, str) and v.strip() == "": continue return False return True def is_group_header(row_values): """判断是否为组标题行(A 列为类似 '1#' '3#' 的编号)。""" first = row_values[0] if first is None: return False return isinstance(first, str) and first.strip().endswith("#") def extract_data_rows(ws): """ 返回一个列表,每个元素是 (group_name, row_label, [12 个数值])。 group_name 为当前组编号;row_label 为 B 列标签;数值列表为 C~N 列。 """ results = [] current_group = None for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_row=ws.max_row, values_only=True): row = list(row[:14]) # 仅取前 14 列 if is_blank_row(row): continue if is_group_header(row): current_group = row[0] label = row[1] if len(row) > 1 and row[1] is not None else "指标" values = row[2:] results.append((current_group, label, values)) continue label = row[1] if len(row) > 1 and row[1] is not None else "" values = row[2:] if current_group is None: continue results.append((current_group, label, values)) return results def parse_skip_indicators(values): """ 把命令行传入的 --skip-indicators 值解析为浮点数集合。 支持 "0.97" 或 "0.97,1.97" 形式。 """ out = set() if not values: return out for raw in values: for token in str(raw).split(","): token = token.strip() if not token: continue try: out.add(float(token)) except ValueError: print(f"警告:无法解析指标值 '{token}',已忽略。", file=sys.stderr) return out def indicators_match(a, b, tol=1e-9): """浮点数比较(容忍微小误差)。""" if a is None or b is None: return False try: return abs(float(a) - float(b)) < tol except (TypeError, ValueError): return False def format_value(v, raw=False): """ 将单元格值格式化为字符串。 raw=False: 数值四舍五入到整数(匹配示例样式)。 raw=True : 保留原始数值。 """ if v is None: return "0" if isinstance(v, bool): return "1" if v else "0" if isinstance(v, (int,)): return str(v) if isinstance(v, float): if raw: if v.is_integer(): return str(int(v)) return f"{v:g}" if abs(v) >= 1e-4 else repr(v) return str(int(round(v))) s = str(v).strip() if s == "": return "0" try: f = float(s) if raw: if f.is_integer(): return str(int(f)) return f"{f:g}" return str(int(round(f))) except ValueError: return s def format_line(values, raw=False): """把数值列表格式化为 'v1, v2, ..., vn,' 形式。""" return ", ".join(format_value(v, raw=raw) for v in values) + "," def parse_args(): p = argparse.ArgumentParser( description="提取展会数据 Excel 中的每一行数据。", ) p.add_argument( "xlsx", nargs="?", default=DEFAULT_XLSX, help="Excel 文件路径(默认: 展会数据-H版本.xlsx)", ) p.add_argument( "--row", action="append", default=None, metavar="LABEL", help='只输出指定指标行(如 "1s 均值"),可多次指定。' "未指定时输出全部行。", ) p.add_argument( "--skip-indicators", action="append", default=None, metavar="V", help="跳过指定挡位(按 指标 行数值匹配)。可多次指定," "也支持逗号分隔。例: --skip-indicators 0.97 --skip-indicators 1.97", ) p.add_argument( "--with-title", action="store_true", help="在每行首部加上组编号(如 \"1#, 115181, 365308, ...\")", ) p.add_argument( "--raw", action="store_true", help="保留原始数值(不取整)", ) p.add_argument( "--annotate", action="store_true", help="在每行末尾附加 // 组号 指标名 注释", ) p.add_argument( "-o", "--output", default=None, help="输出文件路径(默认输出到标准输出)", ) return p.parse_args() def main(): args = parse_args() xlsx_path = os.path.abspath(args.xlsx) if not os.path.exists(xlsx_path): print(f"错误:找不到文件 {xlsx_path}", file=sys.stderr) return 1 wb = openpyxl.load_workbook(xlsx_path, data_only=True) ws = wb.active rows = extract_data_rows(ws) if not rows: print("未找到任何数据。", file=sys.stderr) return 1 # ===== 列筛选(先做,依赖 指标 行) ===== skip_set = parse_skip_indicators(args.skip_indicators) if skip_set: filtered = [] current_indicators = None for group, label, values in rows: if label == "指标": current_indicators = values if current_indicators is None: # 没有任何组提供 指标 行作对照,原样保留 filtered.append((group, label, values)) continue kept = [ v for v, ind in zip(values, current_indicators) if not any(indicators_match(ind, s) for s in skip_set) ] filtered.append((group, label, kept)) rows = filtered # ===== 行筛选(在列筛选之后) ===== if args.row: wanted = {name.strip() for name in args.row} rows = [(g, l, v) for (g, l, v) in rows if l in wanted] if not rows: print( f"未找到匹配的行 {args.row}。可用行名请参考 Excel 文件 B 列。", file=sys.stderr, ) return 1 out_lines = [] last_group = None for group, label, values in rows: if last_group is not None and group != last_group: out_lines.append("") # 组之间插入空行 last_group = group line = format_line(values, raw=args.raw) if args.with_title: line = f"{group}, {line}" if args.annotate: line = f"{line} // {group} {label}" out_lines.append(line) text = "\n".join(out_lines) + "\n" if args.output: with open(args.output, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(text) print(f"已写入 {len(rows)} 行数据到 {args.output}", file=sys.stderr) else: sys.stdout.write(text) return 0 if __name__ == "__main__": sys.exit(main())