前言

今天有友友问起来，如何对 Excel 进行操作，对里面的内容进行错别字修正，那接下来由博主来为各位读者细细讲解一番；

首先想到的是用 xlrd 去读取 Excel 里面的内容，不过呢，最新版的 xlrd 已经不支持 .xlsx 了，使用 xlrd 读取 .xlsx 文件时，会报错：XLRDError: Excel xlsx file; not supported，因此，接下来将使用 pandas 来完成系列操作；

分析

1、首先，导入 pandas 的包：

import pandas as pd

2、读入相关 Excel 的数据，观察一下大致情况：

data = pd.read_excel("1.xlsx")
data

3、然后看一下列标题：

data.columns

Index(['Unnamed: 0', 'context', 'role_id', 'resource', '错别字_paddle', '错标点_paddle'],
      dtype='object')

4、因为需求是只需要对 context 中的错别字进行修正，因此，只需要关注到两列 context 和 错别字_paddle 就行，先看看 错别字_paddle 的情况：

data['错别字_paddle']

可以看到，从 pandas 导入处理之后，没有数据的值被显示为 NaN，而有数据值的照常显示，比如 [{'position': 18, 'correction': {'的': '地'}}]，那接下来如何处理的思路就十分清晰了；

对于不需要修改的句子，也就是 错别字_paddle 这列值为 NaN 的，直接将原句挪回去就行了，因此只需要一个判断条件和 NaN 比较为真就行了，这里的话方法有多种，比较直接的就是使用 pandas 自带的函数 isna()：

pd.isna(data.loc[index].values[4])

• 当值为 NaN 时

• 当值不为 NaN 时

当然也可以先通过 type() 函数得知该字段类型为 float，但这里有一个坑，直接用 float('nan') 进行判断返回的会是 False，不过可以借助 hash() 函数来进行判断：

hash(float('NaN')) == hash(NaN)

看实际场景进行选择即可；

对于要修改的句子，不难发现，类似 [{'position': 18, 'correction': {'的': '地'}}] 的值的类型为 str，因此我们需要进行一个转换，最快捷的方式就是使用 eval() 函数，不过 eval() 这个函数需要慎重使用，因为存在一定的安全隐患，这里不对外公开的话就不用太考虑这事儿；

将 [{'position': 18, 'correction': {'的': '地'}}] 赋给 v，其类型为 str，通过 eval() 函数就可以得到类型为 list[dic, ... , dic] 的变量 lst，然后按部就班取出其中的值就行：

v = "[{'position': 18, 'correction': {'的': '地'}}]"
lst = eval(v)
print(lst[0]['position'], lst[0]['correction'])

最后就是依照 position 更改字符就行了；

5、完成字符修改之后，我们需要将其导出成 Excel，那么还是借助 pandas，按照其规则导出就行了；

6、整体结构如下所示：

import pandas as pd

data = pd.read_excel("1.xlsx")
fix = []
for index in data.index:
    values = data.loc[index].values

    if pd.isna(values[4]):
        fix.append(values[1])
        continue

    lst = eval(values[4])
    str = list(values[1])
    for it in lst:
        str[it['position']] = list(it['correction'].values())[0]

    fix.append(''.join(str))

dic = {"fixed" : fix}
writer = pd.ExcelWriter("fix.xlsx")
data = pd.DataFrame(dic)
data.to_excel(writer, sheet_name="sheet1")
writer.save()

后记

以上就是 pandas 处理 Excel 中错别字修正 的全部内容了，讲解了如何通过 pandas 工具包来操作 Excel，结合实际场景，具体问题具体分析，图文并茂，细致的讲解了操作过程以及其中需要注意的细节，希望大家有所收获！