python办公自动化（一）

这个是一个Python办公自动化小程序，
目的：某个物体有三个度量值，分别是长、宽、高。现有多个物体的长宽高已知，并作为模具使用。现在欲使用已有的模具制作新的样品，查询已有的模具中最接近样品的尺寸。
要求如下：样品尺寸低于模具尺寸，查询的结果按照差距从小到大的顺序排列。

现有的模具尺寸如下：

输入数据要求：长宽高的数据必须从大到小，方便后续计算。因为大小不一需要多次对比。
最终程序功能：

1. 实现查询功能；给出样品尺寸，在现有模具中查询最合适的数值。
2. 实现增删数据功能，查出的模型数据删除掉并可以增加新的模具数值
   想要实现这两种功能，需要使用pandas模块，
   第一步，引入模块：

import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') #去除无效警告

第二步：实现查询功能，这是程序的主要功能

def search():
    chang = int(input('长'))  #手动输入需要查询的样品尺寸。
    kuan = int(input('宽'))
    gao = int(input('高'))
    df = pd.DataFrame()
    for i in range(len(data)):    #查询数据并判断最近数据
        data_row = data.loc[i].T
        if data_row[1] >= chang:
            chang_ = (data_row[1] - chang)^2
            if data_row[2] >= kuan:
                kuan_ = (data_row[2] - kuan)^2
                if data_row[3] >= gao:
                    gao_ = (data_row[3] - gao)^2
                    sum = chang_ + kuan_ + gao_
                    data_row.loc['衡量'] = sum
                    df = pd.concat([df, data_row], axis=1)
    order = ['编号', '长', '宽', '高', '衡量']  # 防止写入csv时顺序混乱
    df = df.T[order].sort_values('衡量').drop('衡量', 1)  # 一定要注意倒置
    df.to_csv(str(chang) + '-' + str(kuan) + '-' + str(gao) + '输出结果.csv', index=None, encoding='gb18030') #写入独立的csv文件，得到查询结果

循环的主要作用是判断样品数值小于模具数值，且是长宽高一一对应，一一对应主要解决差距问题，可能不是最严谨的方式，但是是最方便的判断方式，并且sum = chang_ + kuan_ + gao_是判断模具和样品尺寸的主要方式，chang_/kaun_/gao_主要用于判断长宽高之间的差值，sum判断两个器件之间的差距，差距越小，说明两个器件越相似。

第二步：删除数据

            data = data.set_index('编号')   # 方便删除数据
            number = input('请输入选择的物料编号：')
            if number not in data.index:
                print('输入错误，返回上一层')
            else:
                data = data.drop(number)  # 删除索引所在行
                order = ['长', '宽', '高']  #索引为编号，所以少了一个
                data = data[order]
                data.to_csv('数据.csv', encoding='gb18030')  # 写入索引
                print(data)

第三步：增加数据

 			number1 = input('编号')  # 添加新模具的编号
            if number1 in data['编号'].to_list():  # 判断编号是否存在，不能出现相同的编号
                print('此编号已存在,返回上一层')
            else:   #  不存在则输入新的长宽高数据
                chang = int(input('长'))
                kuan = int(input('宽'))
                gao = int(input('高'))
                dict1 = {
                    '编号': [number1],
                    '长': [chang],
                    '宽': [kuan],
                    '高': [gao]
                }
                df1 = pd.DataFrame(dict1)   # DataFrame文件方便存储及添加
                data = pd.concat([data, df1])  #  默认按列合并
                order = ['编号', '长', '宽', '高']
                data = data[order]
                data.to_csv('数据.csv', index=None, encoding='gb18030') # 注意文件名问题，必须一致，用于更新数据
                print(data)

DataFrame文件方便存储及添加数据，故常用。

完整代码

import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

def search():
    chang = int(input('长'))
    kuan = int(input('宽'))
    gao = int(input('高'))
    df = pd.DataFrame()
    for i in range(len(data)):    #查询数据并判断最近数据
        data_row = data.loc[i].T
        if data_row[1] >= chang:
            chang_ = (data_row[1] - chang)^2
            if data_row[2] >= kuan:
                kuan_ = (data_row[2] - kuan)^2
                if data_row[3] >= gao:
                    gao_ = (data_row[3] - gao)^2
                    sum = chang_ + kuan_ + gao_
                    data_row.loc['衡量'] = sum
                    df = pd.concat([df, data_row], axis=1)
    order = ['编号', '长', '宽', '高', '衡量']
    df = df.T[order].sort_values('衡量').drop('衡量', 1)
    df.to_csv(str(chang) + '-' + str(kuan) + '-' + str(gao) + '输出结果.csv', index=None, encoding='gb18030')

if __name__ == '__main__':
    a = 5  # 为保证整个过程中一直可以运行程序，设值用于判断循环进行
    print('*'*50)
    print('请务必根据提示输入，物料的长宽高务必按照由大到小的顺序')
    print('*'*50)
    while a:
        data = pd.read_csv('数据.csv', encoding='gb18030')  # 读取模块数据
        need = int(input('查询数据请按1，删除数据请按2，添加数据请按3:'))  #  三个功能独立使用
        if need == 1:
            data = data.reset_index(drop=True)  # 方便loc的使用
            search()
            print(data)
        elif need == 2:
            data = data.set_index('编号')   # 方便删除数据
            number = input('请输入选择的物料编号：')
            if number not in data.index:
                print('输入错误，返回上一层')
            else:
                data = data.drop(number)
                order = ['长', '宽', '高']
                data = data[order]
                data.to_csv('数据.csv', encoding='gb18030')
                print(data)
        elif need == 3:
            number1 = input('编号')
            if number1 in data['编号'].to_list():
                print('此编号已存在,返回上一层')
            else:
                chang = int(input('长'))
                kuan = int(input('宽'))
                gao = int(input('高'))
                dict1 = {
                    '编号': [number1],
                    '长': [chang],
                    '宽': [kuan],
                    '高': [gao]
                }
                df1 = pd.DataFrame(dict1)
                data = pd.concat([data, df1])
                order = ['编号', '长', '宽', '高']
                data = data[order]
                data.to_csv('数据.csv', index=None, encoding='gb18030')
                print(data)
        a = int(input('结束请按0，继续按1'))  # 判断循环是否进行

标签：办公自动化,python,gao,input,chang,data,kuan,row
来源： https://blog.csdn.net/linker6619/article/details/111053497