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Marmir，一个超牛的Python库

news 来源：原创 2024/9/21 16:26:36

Marmir 是一个用于将 Python 数据结构转换为 Excel 文件的库。它简单易用，支持多种数据类型，并且无需依赖 Excel 环境，使得在 Python 中处理和导出数据变得更加方便。通过 Marmir，程序员可以轻松地将数据结构转换为 Excel 文档，进而提升工作效率。

如何安装Marmir

首先，要使用Marmir这个库，你需要通过Python的包管理工具pip来安装它。在命令行中执行以下命令：

pip install marmir

安装完成后，你可以在Python代码中通过以下方式引入Marmir库：

import marmir

Marmir的功能特性

易用性：marmir 提供简洁的 API，易于理解和应用。
灵活性：支持多种数据源和目标格式，满足不同场景需求。
扩展性：允许自定义转换规则和数据处理逻辑。
性能：优化数据处理速度，提高转换效率。
稳定性：确保数据转换的准确性和可靠性。

Marmir的基本功能

数据导出为Excel

Marmir 提供了一个简单的方法将数据导出为 Excel 格式。以下是基本的使用示例：

from marmir import create_xls
import pandas as pd# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'Occupation': ['Engineer', 'Doctor', 'Artist']
})# 使用marmir导出为Excel
create_xls(df, 'output.xlsx')

数据导出为CSV

除了Excel，Marmir 也支持将数据导出为 CSV 格式：

from marmir import create_csv# 继续使用上面的DataFrame
create_csv(df, 'output.csv')

数据导出为JSON

Marmir 同样可以轻松地将数据导出为 JSON 格式：

from marmir import create_json# 使用marmir导出为JSON
create_json(df, 'output.json')

数据导出为HTML

如果你需要将数据以HTML表格的形式导出，Marmir 也可以做到：

from marmir import create_html# 使用marmir导出为HTML
create_html(df, 'output.html')

数据导出为SQLite数据库

Marmir 还支持将数据导出到 SQLite 数据库中：

from marmir import create_sqlite# 使用marmir导出到SQLite数据库
create_sqlite(df, 'output.db', 'table_name')

数据导出为MySQL数据库

最后，Marmir 也支持将数据导出到 MySQL 数据库：

from marmir import create_mysql# 配置数据库连接信息
config = {'user': 'username','password': 'password','host': 'localhost','database': 'my_database'
}# 使用marmir导出到MySQL数据库
create_mysql(df, 'table_name', config)

Marmir的高级功能

数据转换与格式化

Marmir 提供了强大的数据转换与格式化功能，允许用户将多种数据源转换为 Excel 格式。

from marmir import marmirdata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}# 将数据转换为 Excel 格式
marmir.to_excel(data, 'output.xlsx')

数据排序

Marmir 支持对数据进行排序，以便在输出 Excel 文件时保持数据的顺序。

from marmir import marmirdata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}# 按年龄排序
sorted_data = marmir.sort_data(data, by='Age')# 将排序后的数据转换为 Excel 格式
marmir.to_excel(sorted_data, 'sorted_output.xlsx')

数据过滤

Marmir 允许用户根据特定条件对数据进行过滤。

from marmir import marmirdata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}# 过滤出年龄大于 28 的数据
filtered_data = marmir.filter_data(data, condition=lambda row: row['Age'] > 28)# 将过滤后的数据转换为 Excel 格式
marmir.to_excel(filtered_data, 'filtered_output.xlsx')

数据合并

Marmir 支持将多个数据源合并为一个 Excel 文件。

from marmir import marmirdata1 = {'Name': ['Alice', 'Bob'],'Age': [25, 30]
}data2 = {'Name': ['Charlie'],'Age': [35]
}# 合并数据
merged_data = marmir.merge_data([data1, data2])# 将合并后的数据转换为 Excel 格式
marmir.to_excel(merged_data, 'merged_output.xlsx')

数据更新

Marmir 允许用户更新现有 Excel 文件中的数据。

from marmir import marmir# 假设已有一个 Excel 文件 'output.xlsx'
# 更新文件中的数据
new_data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [26, 31, 36]
}# 更新 Excel 文件
marmir.update_excel('output.xlsx', new_data)

数据验证

Marmir 提供数据验证功能，确保输出 Excel 文件中的数据准确性。

from marmir import marmirdata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35]
}# 验证数据
is_valid = marmir.validate_data(data, required_columns=['Name', 'Age'], required_types={'Name': str, 'Age': int})# 根据验证结果输出信息
print(f"Data is valid: {is_valid}")

Marmir的实际应用场景

数据转换和导出

在处理数据时，经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式。marmir可以帮助我们将数据从Python的数据结构转换为Excel表格。

import marmir
import pandas as pd# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
})# 使用marmir将DataFrame转换为Excel
marmir.to_excel(df, 'output.xlsx')

数据分析报告

制作数据分析报告时，marmir可以帮助我们将分析结果快速导出到Excel中，方便进一步处理或分享。

import marmir# 假设有一个分析结果字典
data = {'2018': {'Sales': 15000, 'Profit': 5000},'2019': {'Sales': 18000, 'Profit': 7000},'2020': {'Sales': 20000, 'Profit': 8000},
}# 将分析结果导出到Excel
marmir.to_excel(data, 'sales_report.xlsx')

数据清洗和预处理

在数据清洗过程中，我们可能需要将清洗后的数据保存到Excel文件中，以便进行后续分析。

import marmir# 假设有一个清洗后的数据列表
cleaned_data = [{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},{'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'Los Angeles'},{'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'Chicago'}
]# 将清洗后的数据导出到Excel
marmir.to_excel(cleaned_data, 'cleaned_data.xlsx')

数据可视化准备

在数据可视化之前，我们可能需要将数据整理成特定的格式，marmir可以帮助我们快速完成这一步骤。

import marmir# 假设有一个用于可视化的数据列表
visualization_data = [{'Month': 'Jan', 'Sales': 1000},{'Month': 'Feb', 'Sales': 1200},{'Month': 'Mar', 'Sales': 1500},
]# 将数据导出到Excel，准备进行可视化
marmir.to_excel(visualization_data, 'sales_data.xlsx')

自动化报告生成

在需要定期生成报告的场合，marmir可以帮助我们自动化地生成Excel报告。

import marmir
import pandas as pd# 假设有一个动态更新的DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Sales': [1000, 1200, 1500]
})# 每天自动生成报告
for day in ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday']:filename = f'report_{day}.xlsx'marmir.to_excel(df, filename)