CN111680472A - 表格数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种表格数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，该方法包括：读取表格中每行或每列的数据；将每行或每列的数据转换为有序字典格式；根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组；根据不同的数据处理请求调用所述多维数组来获取待处理数据，其中，数据处理请求包括处理类型和待处理数据的相关信息；对所述待处理数据进行对应类型的数据处理。该方案在进行数据处理过程中可以减少代码编写数量，进而有利于缩短***读取时间，提升运行速度，有利于降低数据处理过程的复杂程度，有利于提高代码健壮性，更易维护。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种表格数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
泰康RPA(Robotic Process Automation，软件流程自动化)的项目场景中涉及很多对EXCEL表格的数据处理，包括实现表格内数据透视、数据排序、增删改查等。为实现这些需求，现有方法需要利用代码编写，给***设置指令，按照不同指令，编写不同代码，直到实现EXCEL表格数据处理需求为止。
例如，以数据排序处理需求为例，如图1所示，需要按照数据处理步骤编写代码，文本以EXCEL表为例，进行排序处理所需的代码如下：
可见，为实现EXCEL表格的数据处理需求，现有处理方法代码数量较多，使得***读取和运算时间较长。
发明内容
本发明实施例提供了一种表格数据处理方法，以解决现有技术中表格数据处理存在的***读取和运算时间较长的技术问题。该方法包括：
读取表格中每行或每列的数据；
将每行或每列的数据转换为有序字典格式；
根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组；
根据不同的数据处理请求调用所述多维数组来获取待处理数据，其中，数据处理请求包括处理类型和待处理数据的相关信息；
对所述待处理数据进行对应类型的数据处理。
本发明实施例还提供了一种表格数据处理装置，以解决现有技术中表格数据处理存在的***读取和运算时间较长的技术问题。该装置包括：
数据读取单元，用于读取表格中每行或每列的数据；
格式转换单元，用于将每行或每列的数据转换为有序字典格式；
数组转化单元，用于根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组；
待处理数据获取单元，用于根据不同的数据处理请求调用所述多维数组来获取待处理数据，其中，数据处理请求包括处理类型和待处理数据的相关信息；
数据处理单元，用于对所述待处理数据进行对应类型的数据处理。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意的表格数据处理方法，以解决现有技术中表格数据处理存在的***读取和运算时间较长的技术问题。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述任意的表格数据处理方法的计算机程序，以解决现有技术中表格数据处理存在的***读取和运算时间较长的技术问题。
在本发明实施例中，通过将表格中的数据按行或按列读取出来转化为有序字典格式，进而根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为组成多维数组，使得在面对不同类型的数据处理需求时，只需根据不同的数据处理请求直接调用多维数组来获取待处理数据，进而对待处理数据进行对应类型的数据处理即可，避免了针对每个数据处理需求都需要编写代码去表格中读取数据的过程，与现有技术中的数据处理方法相比，本申请在进行数据处理过程中可以减少代码编写数量，进而有利于缩短***读取时间，提升运行速度，有利于降低数据处理过程的复杂程度，有利于提高代码健壮性，更易维护。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：
图1是现有技术中的一种数据排序处理的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种表格数据处理方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的一种实施上述表格数据处理方法的示意图；
图4是本发明实施例提供的一种上述表格数据处理方法的原理示意图；
图5是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图；
图6是本发明实施例提供的一种表格数据处理装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本发明实施例中，提供了一种表格数据处理方法，如图2所示，该方法包括：
步骤202：读取表格中每行或每列的数据；
步骤204：将每行或每列的数据转换为有序字典格式；
步骤206：根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组；
步骤208：根据不同的数据处理请求调用所述多维数组来获取待处理数据，其中，数据处理请求包括处理类型和待处理数据的相关信息；
步骤210：对所述待处理数据进行对应类型的数据处理。
由图2所示的流程可知，在本发明实施例中，通过将表格中的数据按行或按列读取出来转化为有序字典格式，进而根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组，使得在面对不同类型的数据处理需求时，只需根据不同的数据处理请求直接调用多维数组来获取待处理数据，进而对待处理数据进行对应类型的数据处理即可，避免了针对每个数据处理需求都需要编写代码去表格中读取数据的过程，与现有技术中的数据处理方法相比，本申请在进行数据处理过程中可以减少代码编写数量，进而有利于缩短***读取时间，提升运行速度，有利于降低数据处理过程的复杂程度，有利于提高代码健壮性，更易维护。
众所周知，***对于业务需求的实现，要指导***按照步骤操作执行，需要通过代码编写指引操作，代码编写按照场景需求不同，编写数量也不同，对于复杂业务场景，需要大量代码编写支持。针对数据处理的不同需求，本申请实施例从源头入手，将表格数据组成多维数组后，针对不同数据处理请求直接调用多维数组获取待处理数据进行处理即可，避免针对每个数据处理需求都编写代码从表格中读取待处理数据，进而减少代码编写量、提高数据处理速度。
例如，以数据排序处理需求为例，如图3所示，文本以EXCEL表为例，进行数据排序处理所需代码如下：
可见，与现有技术中图1对应的数据处理过程相比，减少了代码量，使得***可以通过调用多维数组完成数据快速识别和排序操作。同时使用本申请上述表格数据处理方法运算速度也非常快捷，例如，针对1000万条数据，使用PYTHON FOR循环与本申请表格数据处理方法做相同的处理，得到结果是本申请表格数据处理方法比FOR循环的运算时间节省约10000倍以上。
具体实施时，为了实现将表格数据转化为多维数组，在本实施例中，提出了基于PYTHON算法来将表格数据转化为多维数组处理方法，如图4所示，在将表格数据转化为多维数组的过程中，根据EXCEL文件路径找到EXCEL文件后，可以读取EXCEL表格对应的SHEET表，遍历每一行每一列来读取每行或每列的数据，具体的，可以采用PYTHON的XLRD模块解析EXCEL表每一行每一列的内容，来读取每行或每列的数据。
具体实施时，将数据从表格中读取之后，如图4所示，可以采用PANDAS.COMPAT的ORDEREDDICT将每行或每列的数据转换为PYTHON有序字典格式；最后，再采用PANDAS.DATAFRAME方法将PYTHON有序字典格式的数据转换为多维数组。
具体转换多维数组的方式可以是：
1)from pandas.core.series import Series；
2)通过Series将数据转为数组格式；
3)使用pandas.core.internals.managers的BlockManager()方法将数据转换，最终形成多维数组。
具体实施时，针对不同的业务场景，可以制定该业务场景下专用的多维数组，例如，将从表格读取的批量数据转换模式进行数据重组，生成专用的多维数组，进而***通过调用专用多维数据组完成数据快速识别和操作。
具体实施时，上述不同的数据处理请求包括的处理类型可以是排序、数据透视、增加数据、删减数据、修改数据等。
具体实施时，上述不同的数据处理请求包括的待处理数据的相关信息可以是待处理数据的名称、行号、列号等。
具体实施时，将表格数据转化为多维数组之后，即可根据不同的数据处理请求调用所述多维数组，进而获得待处理数据并对待处理数据进行数据处理。在调用所述多维数组获取待处理数据进行处理的过程，如图4所示，将多维数组转化为NDARRAY类型的一维数组，进而通过DATAFRAME.LOC方法从所述多维数组中获取NDARRAY类型一维数组的所述待处理数据，进而进行对应处理类型的数据处理，当处理类型为排序时，数据处理过程包括以下步骤：
1)可以采用PANDAS.CORE.SORTING的NARGSORT方法对NDARRAY类型一维数组的所述待处理数据进行排序；
2)还可以采用PANDAS.CORE.ARRAYS.BASE的ARGSORT获取排序后的所述待处理数据的索引INDEX，根据所述索引可以生成排序后的所述多维数组。
3)进而使用PANDAS.CORE.ALGORITHMS的TAKE方法根据所述索引INDEX获取相应的元素，
4)最后，即可根据处理后的待处理数据新的排列顺序，使用NP.EMPTY()创建一个所述多维数组经排序处理后的一个新的多维数据组，即在对待处理数据进行不同类型的数据处理之后，可以根据处理结果创建一个新的多维数组。
具体的，以下结合具体示例来描述上述表格数据处理方法，场景描述：数据排序处理；
业务需求：读取各渠道业绩达成数据情况，如下表1所示；数据处理需求：以阶段任务达成率为依据排序。
表1
实现数据排序，快速处理过程如下：
1)根据需要排序数据的列名，从多维数组中获取对应NDARRAY类型一维数组的列值，具体方法可以使用DATAFRAME.LOC方法；
2)通过PANDAS.CORE.SORTING的NARGSORT方法对读取的一维数组进行排序后，再通过PANDAS.CORE.ARRAYS.BASE的ARGSORT获得按照排序规则排序后的一维数组的索引为INDEX；
3)使用PANDAS.CORE.ALGORITHMS的TAKE方法获取相应的元素；
4)根据新的排列顺序，使用NP.EMPTY()创建一个新的多维数据组。
代码实现示例如下：
在本实施例中，提供了一种计算机设备，如图5所示，包括存储器502、处理器504及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意的表格数据处理方法。
具体的，该计算机设备可以是计算机终端、服务器或者类似的运算装置。
在本实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述任意的表格数据处理方法的计算机程序。
具体的，计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机可读存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读存储介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种表格数据处理装置，如下面的实施例所述。由于表格数据处理装置解决问题的原理与表格数据处理方法相似，因此表格数据处理装置的实施可以参见表格数据处理方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图6是本发明实施例的表格数据处理装置的一种结构框图，如图6所示，该装置包括：
数据读取单元602，用于读取表格中每行或每列的数据；
格式转换单元604，用于将每行或每列的数据转换为有序字典格式；
数组转化单元606，用于根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组；
待处理数据获取单元608，用于根据不同的数据处理请求调用所述多维数组来获取待处理数据，其中，数据处理请求包括处理类型和待处理数据的相关信息；
数据处理单元610，用于对所述待处理数据进行对应类型的数据处理。
在一个实施例中，数据读取单元，用于采用PYTHON的XLRD模块读取表格中每行或每列的数据。
在一个实施例中，格式转换单元，用于采用PANDAS.COMPAT的ORDEREDDICT将每行或每列的数据转换为PYTHON有序字典格式。
在一个实施例中，数组转化单元，用于采用PANDAS.DATAFRAME方法将PYTHON有序字典格式的数据转换为多维数组。
在一个实施例中，待处理数据获取单元，用于根据不同的数据处理请求调用所述多维数组，采用DATAFRAME.LOC方法从所述多维数组中获取NDARRAY类型一维数组的所述待处理数据。
在一个实施例中，数据处理单元，用于当处理类型为排序时，采用PANDAS.CORE.SORTING的NARGSORT方法对NDARRAY类型一维数组的所述待处理数据进行排序处理。
在一个实施例中，还包括：
数组构建单元，用于采用PANDAS.CORE.ARRAYS.BASE的ARGSORT获取排序后的所述待处理数据的索引，根据所述索引生成排序后的所述多维数组。
本发明实施例实现了如下技术效果：通过将表格中的数据按行或按列读取出来转化为有序字典格式，进而根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组，使得在面对不同类型的数据处理需求时，只需根据不同的数据处理请求直接调用多维数组来获取待处理数据，进而对待处理数据进行对应类型的数据处理即可，避免了针对每个数据处理需求都需要编写代码去表格中读取数据的过程，与现有技术中的数据处理方法相比，本申请在进行数据处理过程中可以减少代码编写数量，进而有利于缩短***读取时间，提升运行速度，有利于降低数据处理过程的复杂程度，有利于提高代码健壮性，更易维护。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种表格数据处理方法，其特征在于，包括：
读取表格中每行或每列的数据；
将每行或每列的数据转换为有序字典格式；
根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组；
根据不同的数据处理请求调用所述多维数组来获取待处理数据，其中，数据处理请求包括处理类型和待处理数据的相关信息；
对所述待处理数据进行对应类型的数据处理。
2.如权利要求1所述的表格数据处理方法，其特征在于，读取表格中每行或每列的数据，包括：
采用PYTHON的XLRD模块读取表格中每行或每列的数据。
3.如权利要求1所述的表格数据处理方法，其特征在于，将每行或每列的数据转换为有序字典格式，包括：
采用PANDAS.COMPAT的ORDEREDDICT将每行或每列的数据转换为PYTHON有序字典格式。
4.如权利要求3所述的表格数据处理方法，其特征在于，根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组，包括：
采用PANDAS.DATAFRAME方法将PYTHON有序字典格式的数据转换为多维数组。
5.如权利要求1至4中任一项所述的表格数据处理方法，其特征在于，根据不同的数据处理请求调用所述多维数组来获取待处理数据，包括：
根据不同的数据处理请求调用所述多维数组，采用DATAFRAME.LOC方法从所述多维数组中获取NDARRAY类型一维数组的所述待处理数据。
6.如权利要求5所述的表格数据处理方法，其特征在于，对所述待处理数据进行对应类型的数据处理，包括：
当处理类型为排序时，采用PANDAS.CORE.SORTING的NARGSORT方法对NDARRAY类型一维数组的所述待处理数据进行排序处理。
7.如权利要求6所述的表格数据处理方法，其特征在于，还包括：
采用PANDAS.CORE.ARRAYS.BASE的ARGSORT获取排序后的所述待处理数据的索引，根据所述索引生成排序后的所述多维数组。
8.一种表格数据处理装置，其特征在于，包括：
数据读取单元，用于读取表格中每行或每列的数据；
格式转换单元，用于将每行或每列的数据转换为有序字典格式；
数组转化单元，用于根据表格中行和列的顺序，将有序字典格式的数据转化为多维数组；
待处理数据获取单元，用于根据不同的数据处理请求调用所述多维数组来获取待处理数据，其中，数据处理请求包括处理类型和待处理数据的相关信息；
数据处理单元，用于对所述待处理数据进行对应类型的数据处理。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的表格数据处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至7中任一项所述的表格数据处理方法的计算机程序。
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