要组合拆分Excel工作簿和从CSV中删除语音标记的代码示例,我们需要分别处理这两个任务,并确保它们可以在一个完整的脚本或程序中协同工作。以下是这两个任务的概述以及如何组合它们的示例。
拆分Excel工作簿通常涉及读取一个大的Excel文件,并将其分割成多个较小的文件。这可以通过Python的pandas
库和openpyxl
库来实现。
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
def split_excel(file_path, sheet_name, chunk_size):
# 读取Excel文件
wb = load_workbook(filename=file_path)
ws = wb[sheet_name]
# 分块读取数据
data = []
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
data.append(row)
if len(data) >= chunk_size:
write_to_excel(data, file_path, sheet_name)
data = []
# 写入剩余的数据
if data:
write_to_excel(data, file_path, sheet_name)
def write_to_excel(data, file_path, sheet_name):
new_file_path = f"{file_path.rsplit('.', 1)[0]}_part.xlsx"
with pd.ExcelWriter(new_file_path, engine='openpyxl') as writer:
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
# 使用示例
split_excel('large_file.xlsx', 'Sheet1', 1000)
从CSV文件中删除语音标记可能涉及读取CSV文件,处理其中的文本数据以移除语音标记(如SSML标签),然后保存修改后的数据回CSV文件。这同样可以通过Python的pandas
库来实现。
import pandas as pd
import re
def remove_speech_tags(csv_file_path):
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv(csv_file_path)
# 定义一个函数来移除语音标记
def clean_text(text):
if pd.isnull(text):
return text
return re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
# 应用该函数到所有文本列
for column in df.select_dtypes(include=['object']):
df[column] = df[column].apply(clean_text)
# 保存修改后的数据回CSV文件
df.to_csv(csv_file_path, index=False)
# 使用示例
remove_speech_tags('data_with_speech_tags.csv')
要组合这两个任务,你可以首先调用split_excel
函数拆分Excel工作簿,然后对每个生成的CSV文件调用remove_speech_tags
函数。
import os
# 拆分Excel工作簿并获取生成的CSV文件列表
split_excel('large_file.xlsx', 'Sheet1', 1000)
csv_files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.csv')]
# 对每个CSV文件移除语音标记
for csv_file in csv_files:
remove_speech_tags(csv_file)
请注意,这个组合示例假设拆分后的每个部分都保存为单独的CSV文件,并且这些文件位于当前工作目录中。在实际应用中,你可能需要根据实际情况调整文件路径和处理逻辑。
此外,为了确保代码的健壮性和可扩展性,建议添加错误处理和日志记录功能。
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