Моя идея состоит в том, чтобы использовать Python
вместе с Pandas
, поскольку это одно из самых гибких решений, поскольку ваш вариант использования может расшириться в будущем.
Я попытаюсь сделать это как просто, насколько это возможно. Хотя я предполагаю, , что у вас есть Python, что вы знаете, как устанавливать пакеты через pip
или conda
и готовы запустить скрипт python в любой системе, которую вы используете ,
Сначала ваш сценарий должен импортировать pandas
и прочитать файл в DataFrame
:
import pandas as pd
df = pd.read_xlsx('path/to/your/file.xlsx')
(Обратите внимание, что вам может потребоваться установить пакет xlrd
, в дополнение to pandas
)
Теперь у вас есть мощная структура данных, которой вы можете манипулировать различными способами. Я думаю, что наиболее интуитивно понятным, будет l oop по всем пунктам. Используйте форматирование строк, которое лучше всего объяснить здесь и соедините строки так, как вам нужно:
outputs = {}
for row in df.index:
s = ""
for col in df.columns:
s += "{}={};\n".format(col, df[col][row])
print(s)
теперь вам просто нужно записать в файл, используя python ' с * метод open
. Я просто назову файлы по индексу строки, но это решение перезапишет более старые текстовые файлы, созданные предыдущими запусками этого скрипта. Вы можете добавить что-то уникальное, например, дату и время или имя файла, который вы прочитали, или увеличить имя файла с помощью нескольких прогонов скрипта, например, например, this .
* 1029. * Все вместе мы получаем:
import pandas as pd
df = pd.read_excel('path/to/your/file.xlsx')
file_count = 0
for row in df.index:
s = ""
for col in df.columns:
s += "{}={};\n".format(col, df[col][row])
file = open('test_{:03}.txt'.format(file_count), "w")
file.write(s)
file.close()
file_count += 1
Обратите внимание, что это, вероятно, не самый элегантный способ, и что есть один вкладыш, но, поскольку вы не программист, я подумал, что вы могли бы предпочесть более интуитивный способ, что вы можете легко настроить себя.