Exce格式化批处理工具详解：高效处理，让数据更干净！

Exce格式化批处理工具详解：高效处理，让数据更干净！

1. 概述

在数据分析、报表整理、数据库管理等工作中，数据清洗是不可或缺的一步。原始Excel数据常常存在格式不统一、空值、重复数据等问题，影响数据的准确性和可用性。本篇文章将详细介绍一款高效的Excel数据清洗工具，帮助您轻松处理杂乱数据，提高数据质量。

2. 功能使用

基本操作流程

使用本工具进行数据清洗的操作流程如下：

1. 打开文件：点击"浏览"按钮，或使用菜单栏"文件 > 打开"选择需要处理的Excel文件。
2. 数据清洗：在左侧工具面板选择需要的清洗操作，例如删除重复行、格式化日期等。
3. 预览结果：右侧区域实时显示数据变化，确保清洗效果符合预期。
4. 保存文件：点击"保存"按钮，或使用菜单栏"文件 > 保存"，将处理后的文件存储。

3. 主要功能说明

1. 删除重复行

作用：删除数据表中完全相同的行，确保数据唯一性。

2. 删除空行

作用：清除所有值均为空的行，避免无效数据干扰分析。

3. 去除空格

作用：移除文本字段中的首尾空格，防止隐藏字符影响计算。

4. 统一大小写

作用：可选择转换为小写、大写或首字母大写，以确保数据格式一致。

5. 数值格式化

作用：统一数值的小数位数（默认保留2位），保证数据规范。

6. 日期格式化

作用：提供多种日期格式选项，避免因格式混乱导致的数据处理错误。

7. 删除特殊字符

作用：去除文本中的标点符号、特殊字符，适用于纯文本数据处理。

8. 填充空值

作用：支持多种空值填充方式（平均值、中位数、众数等），提高数据完整性。

4. 适用场景

4.1 典型使用场景

1. 数据预处理：在进行数据分析前，先对原始数据进行标准化处理。
2. 报表整理：整合不同来源的数据，保证格式统一。
3. 数据库导入准备：清理Excel数据，使其符合数据库字段要求。
4. 数据迁移：在不同系统之间转移数据时，保证格式一致。
5. 日常办公：快速整理杂乱的Excel表格，提高工作效率。

4.2 适用人群

• 数据分析师
• 财务/行政人员
• 市场研究人员
• 数据库管理员
• 任何需要处理Excel数据的办公人员

5. 注意事项

5. 1 使用前注意事项

• 备份原始数据：建议在处理前保存一份原始文件，以免数据丢失。
• 数据量限制：预览功能仅显示前100行，但清洗操作会应用于所有数据。
• 文件格式：支持.xlsx和.xls格式，建议使用.xlsx以获得更好的兼容性。

5.2 操作注意事项

• 撤销功能：当前版本不支持撤销操作，请谨慎执行。
• 特殊字符处理：删除特殊字符可能影响某些编码数据，请提前检查。
• 日期识别：自动识别日期列可能不够准确，建议手动确认。
• 数值处理：非数值字段尝试数值格式化可能导致错误。

6.系统要求

本工具依赖Python环境，使用以下库来处理数据：

• Python 3.6+
• pandas（数据处理核心库）
• numpy（数值运算支持）
• openpyxl（用于Excel文件操作）
• tkinter（用于GUI界面，Python自带）
• matplotlib（可视化功能支持）

7.高级技巧

• 大型文件处理：对于超过10MB的文件，处理可能较慢，建议分批处理。
• 数据可视化：工具提供基本的可视化功能，适用于数值型数据分析。
• 快速数据分析：可查看基本统计信息，如均值、中位数、方差等，帮助快速了解数据分布。

8.总结

Excel格式化批处理工具是数据分析和日常办公中不可或缺的步骤。本工具提供了一系列高效的功能，帮助用户快速整理数据，提升数据质量。无论是数据分析师还是日常办公人员，都可以借助该工具提高工作效率，减少数据整理的繁琐工作。希望本篇指南能帮助大家更好地利用工具，提高数据处理能力！

9.相关源码：

import pandas as pd
import numpy as np
from tkinter import *
from tkinter import ttk, filedialog, messagebox
import os
from tkinter.scrolledtext import ScrolledText
import threading
from queue import Queue
import logging
from datetime import datetime# 配置日志
logging.basicConfig(filename='excel_cleaner.log',level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)# 模拟 DataHandler, ColumnSelector, ParameterDialog 类
class DataHandler:def __init__(self):self.df = Noneself.operation_history = []self.redo_history = []def load_excel(self, file_path):self.df = pd.read_excel(file_path)return self.dfdef save_excel(self, file_path):self.df.to_excel(file_path, index=False)def get_statistics(self):return {'row_count': len(self.df),'column_count': len(self.df.columns)}def get_column_types(self):return self.df.dtypesdef remove_spaces(self, columns):for col in columns:if self.df[col].dtype == object:self.df[col] = self.df[col].str.strip()return self.dfdef normalize_case(self, case_type, columns):for col in columns:if self.df[col].dtype == object:if case_type == 'lower':self.df[col] = self.df[col].str.lower()elif case_type == 'upper':self.df[col] = self.df[col].str.upper()elif case_type == 'title':self.df[col] = self.df[col].str.title()return self.dfdef format_numbers(self, decimal_places, columns):for col in columns:if pd.api.types.is_numeric_dtype(self.df[col]):self.df[col] = self.df[col].round(decimal_places)return self.dfdef format_dates(self, date_format, columns):for col in columns:if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(self.df[col]):self.df[col] = self.df[col].dt.strftime(date_format)return self.dfdef remove_special_chars(self, pattern, columns):for col in columns:if self.df[col].dtype == object:self.df[col] = self.df[col].str.replace(pattern, '', regex=True)return self.dfdef fill_empty_values(self, method, value=None, columns=None):if columns is None:columns = self.df.columnsfor col in columns:if method == 'value':self.df[col].fillna(value, inplace=True)elif method == 'mean':self.df[col].fillna(self.df[col].mean(), inplace=True)elif method == 'median':self.df[col].fillna(self.df[col].median(), inplace=True)elif method == 'mode':self.df[col].fillna(self.df[col].mode()[0], inplace=True)elif method == 'ffill':self.df[col].fillna(method='ffill', inplace=True)elif method == 'bfill':self.df[col].fillna(method='bfill', inplace=True)return self.dfclass ColumnSelector:def __init__(self, parent, columns, column_types, title, callback):self.callback = callbackself.selected_columns = []self.window = Toplevel(parent)self.window.title(title)ttk.Label(self.window, text="选择列：").pack(pady=10)self.listbox = Listbox(self.window, selectmode=MULTIPLE)for col in columns:self.listbox.insert(END, col)self.listbox.pack(fill=BOTH, expand=True, padx=10, pady=10)button_frame = ttk.Frame(self.window)button_frame.pack(fill=X, padx=10, pady=10)ttk.Button(button_frame, text="确定", command=self.on_confirm).pack(side=LEFT, padx=10)ttk.Button(button_frame, text="取消", command=self.window.destroy).pack(side=LEFT)def on_confirm(self):self.selected_columns = [self.listbox.get(i) for i in self.listbox.curselection()]self.callback(self.selected_columns)self.window.destroy()class ParameterDialog:def __init__(self, parent, params, title, callback):self.callback = callbackself.params = paramsself.values = {}self.window = Toplevel(parent)self.window.title(title)for param_name, param_info in params.items():ttk.Label(self.window, text=param_info['label']).pack(pady=5)if param_info['type'] == 'choice':var = StringVar()var.set(param_info['default'])ttk.Combobox(self.window, textvariable=var, values=param_info['choices']).pack(fill=X, padx=10)self.values[param_name] = varelif param_info['type'] == 'int':var = IntVar()var.set(param_info['default'])ttk.Spinbox(self.window, from_=param_info['min'], to=param_info['max'], textvariable=var).pack(fill=X, padx=10)self.values[param_name] = varelif param_info['type'] == 'str':var = StringVar()var.set(param_info['default'])ttk.Entry(self.window, textvariable=var).pack(fill=X, padx=10)self.values[param_name] = varbutton_frame = ttk.Frame(self.window)button_frame.pack(fill=X, padx=10, pady=10)ttk.Button(button_frame, text="确定", command=self.on_confirm).pack(side=LEFT, padx=10)ttk.Button(button_frame, text="取消", command=self.window.destroy).pack(side=LEFT)def on_confirm(self):result = {param_name: var.get() for param_name, var in self.values.items()}self.callback(result)self.window.destroy()class ExcelCleaner:def __init__(self):self.window = Tk()self.window.title("Excel数据格式化批处理工具")self.window.geometry("1000x800")self.window.configure(bg='#f0f0f0')# 初始化数据处理器self.data_handler = DataHandler()self.processing_queue = Queue()# 设置样式self.setup_styles()# 创建菜单栏self.create_menu()# 创建主框架main_frame = ttk.Frame(self.window)main_frame.pack(fill=BOTH, expand=True, padx=10, pady=5)# 左侧工具面板left_panel = ttk.LabelFrame(main_frame, text="工具面板", padding=10)left_panel.pack(side=LEFT, fill=Y, padx=5, pady=5)# 文件操作区域self.create_file_frame(left_panel)# 清洗操作区域self.create_clean_frame(left_panel)# 右侧主要内容区域right_panel = ttk.Frame(main_frame)right_panel.pack(side=LEFT, fill=BOTH, expand=True, padx=5)# 预览区域self.create_preview_frame(right_panel)# 状态栏self.create_status_bar()# 进度条self.create_progress_bar()# 绑定快捷键self.bind_shortcuts()def setup_styles(self):style = ttk.Style()style.theme_use('clam')# 配置按钮样式style.configure("Tool.TButton",padding=5,font=('微软雅黑', 10),background='#e1e1e1',foreground='#333333')# 配置标签样式style.configure("Title.TLabel",font=('微软雅黑', 12, 'bold'),background='#f0f0f0',foreground='#333333')# 配置框架样式style.configure("Card.TLabelframe",background='#ffffff',padding=10)# 配置树形视图样式style.configure("Preview.Treeview",font=('微软雅黑', 10),rowheight=25)# 配置进度条样式style.configure("Progress.Horizontal.TProgressbar",troughcolor='#f0f0f0',background='#4CAF50',thickness=10)def create_progress_bar(self):self.progress_var = DoubleVar()self.progress_bar = ttk.Progressbar(self.window,style="Progress.Horizontal.TProgressbar",variable=self.progress_var,maximum=100)self.progress_bar.pack(fill=X, padx=5, pady=2)def bind_shortcuts(self):self.window.bind('<Control-o>', lambda e: self.select_file())self.window.bind('<Control-s>', lambda e: self.save_file())self.window.bind('<Control-z>', lambda e: self.undo())self.window.bind('<Control-y>', lambda e: self.redo())self.window.bind('<F1>', lambda e: self.show_help())def process_in_background(self, func, *args, **kwargs):"""在后台线程中处理耗时操作"""def wrapper():try:self.progress_var.set(0)self.status_var.set("正在处理...")self.window.update()# 执行操作result = func(*args, **kwargs)# 更新UIself.window.after(0, self.update_ui_after_processing, result)except Exception as e:logging.error(f"处理错误: {str(e)}")self.window.after(0, self.show_error, str(e))finally:self.window.after(0, self.progress_var.set, 100)self.window.after(0, self.status_var.set, "处理完成")# 启动后台线程thread = threading.Thread(target=wrapper)thread.daemon = Truethread.start()def update_ui_after_processing(self, result):"""处理完成后更新UI"""if isinstance(result, tuple):self.data_handler.df = result[0]if len(result) > 1:removed_rows = result[1]self.status_var.set(f"已删除 {removed_rows} 行数据")elif isinstance(result, pd.DataFrame):self.data_handler.df = resultif result is not None:self.update_preview()def show_error(self, error_msg):"""显示错误消息"""messagebox.showerror("错误", f"处理过程中出现错误：{error_msg}")self.status_var.set("处理失败")def select_file(self):file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel files", "*.xlsx *.xls")])if file_path:self.process_in_background(self.data_handler.load_excel, file_path)def save_file(self):if self.data_handler.df is not None:file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".xlsx",filetypes=[("Excel files", "*.xlsx")])if file_path:self.process_in_background(self.data_handler.save_excel, file_path)def undo(self):"""撤销上一步操作"""if self.data_handler.operation_history:last_operation = self.data_handler.operation_history.pop()self.data_handler.df = last_operation['previous_state'].copy()self.update_preview()self.status_var.set("已撤销上一步操作")def redo(self):"""重做上一步操作"""if hasattr(self.data_handler, 'redo_history') and self.data_handler.redo_history:last_operation = self.data_handler.redo_history.pop()self.data_handler.df = last_operation['next_state'].copy()self.data_handler.operation_history.append(last_operation)self.update_preview()self.status_var.set("已重做上一步操作")def add_operation_to_history(self, operation_name, previous_state, next_state):"""添加操作到历史记录"""self.data_handler.operation_history.append({'name': operation_name,'previous_state': previous_state.copy(),'next_state': next_state.copy()})# 清空重做历史if hasattr(self.data_handler, 'redo_history'):self.data_handler.redo_history.clear()def remove_duplicates(self):if self.data_handler.df is not None:previous_state = self.data_handler.df.copy()self.data_handler.df = self.data_handler.df.drop_duplicates()removed_rows = len(previous_state) - len(self.data_handler.df)self.add_operation_to_history("删除重复行", previous_state, self.data_handler.df.copy())self.update_preview()self.status_var.set(f"已删除 {removed_rows} 行重复数据")def remove_empty_rows(self):if self.data_handler.df is not None:previous_state = self.data_handler.df.copy()self.data_handler.df = self.data_handler.df.dropna(how='all')removed_rows = len(previous_state) - len(self.data_handler.df)self.add_operation_to_history("删除空行", previous_state, self.data_handler.df.copy())self.update_preview()self.status_var.set(f"已删除 {removed_rows} 行空数据")def remove_spaces(self):if self.data_handler.df is not None:def on_columns_selected(columns):self.process_in_background(self.data_handler.remove_spaces,columns=columns)ColumnSelector(self.window,list(self.data_handler.df.columns),self.data_handler.get_column_types(),title="选择要去除空格的列",callback=on_columns_selected)def normalize_case(self):if self.data_handler.df is not None:def on_params_set(params):def on_columns_selected(columns):self.process_in_background(self.data_handler.normalize_case,case_type=params["case_type"],columns=columns)ColumnSelector(self.window,list(self.data_handler.df.columns),self.data_handler.get_column_types(),title="选择要统一大小写的列",callback=on_columns_selected)params = {"case_type": {"type": "choice","label": "大小写格式","default": "lower","choices": ["lower", "upper", "title"]}}ParameterDialog(self.window,params,title="选择大小写格式",callback=on_params_set)def format_numbers(self):if self.data_handler.df is not None:def on_params_set(params):def on_columns_selected(columns):self.process_in_background(self.data_handler.format_numbers,decimal_places=params["decimal_places"],columns=columns)ColumnSelector(self.window,list(self.data_handler.df.columns),self.data_handler.get_column_types(),title="选择要格式化的数值列",callback=on_columns_selected)params = {"decimal_places": {"type": "int","label": "小数位数","default": 2,"min": 0,"max": 10}}ParameterDialog(self.window,params,title="设置数值格式",callback=on_params_set)def format_dates(self):if self.data_handler.df is not None:def on_params_set(params):def on_columns_selected(columns):self.process_in_background(self.data_handler.format_dates,date_format=params["date_format"],columns=columns)ColumnSelector(self.window,list(self.data_handler.df.columns),self.data_handler.get_column_types(),title="选择要格式化的日期列",callback=on_columns_selected)params = {"date_format": {"type": "choice","label": "日期格式","default": "%Y-%m-%d","choices": ["%Y-%m-%d","%Y/%m/%d","%d-%m-%Y","%m/%d/%Y"]}}ParameterDialog(self.window,params,title="选择日期格式",callback=on_params_set)def remove_special_chars(self):if self.data_handler.df is not None:def on_params_set(params):def on_columns_selected(columns):self.process_in_background(self.data_handler.remove_special_chars,pattern=params["pattern"],columns=columns)ColumnSelector(self.window,list(self.data_handler.df.columns),self.data_handler.get_column_types(),title="选择要处理的列",callback=on_columns_selected)params = {"pattern": {"type": "str","label": "正则表达式","default": r'[^\w\s]'}}ParameterDialog(self.window,params,title="设置正则表达式",callback=on_params_set)def fill_empty_values(self):if self.data_handler.df is not None:def on_params_set(params):def on_columns_selected(columns):value = params.get("value")if params["method"] == "value" and value:try:# 尝试转换为数值value = float(value) if '.' in value else int(value)except ValueError:passself.process_in_background(self.data_handler.fill_empty_values,method=params["method"],value=value,columns=columns)ColumnSelector(self.window,list(self.data_handler.df.columns),self.data_handler.get_column_types(),title="选择要填充的列",callback=on_columns_selected)params = {"method": {"type": "choice","label": "填充方式","default": "mean","choices": ["mean", "median", "mode", "ffill", "bfill", "value"]},"value": {"type": "str","label": "填充值","default": ""}}ParameterDialog(self.window,params,title="选择填充方式",callback=on_params_set)def analyze_data(self):if self.data_handler.df is not None:analysis_window = Toplevel(self.window)analysis_window.title("数据分析")analysis_window.geometry("600x400")stats_text = ScrolledText(analysis_window, wrap=WORD, width=70, height=20)stats_text.pack(padx=10, pady=10, fill=BOTH, expand=True)stats = []stats.append("数据基本信息：")stats.append("-" * 50)stats.append(f"总行数：{len(self.data_handler.df)}")stats.append(f"总列数：{len(self.data_handler.df.columns)}")stats.append("\n数值列统计：")stats.append("-" * 50)numeric_stats = self.data_handler.df.describe()stats.append(str(numeric_stats))stats.append("\n空值统计：")stats.append("-" * 50)null_counts = self.data_handler.df.isnull().sum()stats.append(str(null_counts))stats_text.insert(END, "\n".join(stats))stats_text.configure(state='disabled')def visualize_data(self):if self.data_handler.df is not None:try:import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg# 设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号viz_window = Toplevel(self.window)viz_window.title("数据可视化")viz_window.geometry("800x600")options_frame = ttk.Frame(viz_window)options_frame.pack(fill=X, padx=10, pady=5)ttk.Label(options_frame, text="图表类型：").pack(side=LEFT)chart_type = StringVar(value="bar")ttk.Radiobutton(options_frame, text="柱状图", variable=chart_type, value="bar").pack(side=LEFT)ttk.Radiobutton(options_frame, text="折线图", variable=chart_type, value="line").pack(side=LEFT)ttk.Radiobutton(options_frame, text="散点图", variable=chart_type, value="scatter").pack(side=LEFT)# 添加列选择ttk.Label(options_frame, text="  选择列：").pack(side=LEFT)column_var = StringVar()numeric_columns = list(self.data_handler.df.select_dtypes(include=[np.number]).columns)if not numeric_columns:messagebox.showwarning("警告", "没有可用的数值列进行可视化")returncolumn_combo = ttk.Combobox(options_frame, textvariable=column_var, values=numeric_columns)column_combo.pack(side=LEFT)column_combo.set(numeric_columns[0])fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=viz_window)canvas.get_tk_widget().pack(fill=BOTH, expand=True, padx=10, pady=5)def update_chart():try:ax.clear()chart_style = chart_type.get()selected_column = column_var.get()if not selected_column:messagebox.showwarning("警告", "请选择要可视化的列")returnif chart_style == "bar":self.data_handler.df[selected_column].plot(kind='bar', ax=ax)ax.set_title(f"{selected_column} 柱状图")elif chart_style == "line":self.data_handler.df[selected_column].plot(kind='line', ax=ax)ax.set_title(f"{selected_column} 折线图")else:  # scatterif len(numeric_columns) >= 2:x_col = selected_columny_col = next(col for col in numeric_columns if col != x_col)self.data_handler.df.plot(kind='scatter', x=x_col, y=y_col, ax=ax)ax.set_title(f"{x_col} vs {y_col} 散点图")else:messagebox.showwarning("警告", "需要至少两个数值列才能创建散点图")returnplt.tight_layout()canvas.draw()except Exception as e:messagebox.showerror("错误", f"绘图时发生错误：{str(e)}")ttk.Button(options_frame, text="更新图表", command=update_chart).pack(side=LEFT, padx=10)update_chart()except ImportError:messagebox.showwarning("警告", "请安装matplotlib库以使用可视化功能")def run(self):self.window.mainloop()def create_menu(self):menubar = Menu(self.window)self.window.config(menu=menubar)# 文件菜单file_menu = Menu(menubar, tearoff=0)menubar.add_cascade(label="文件", menu=file_menu)file_menu.add_command(label="打开 (Ctrl+O)", command=self.select_file)file_menu.add_command(label="保存 (Ctrl+S)", command=self.save_file)file_menu.add_separator()file_menu.add_command(label="退出", command=self.window.quit)# 编辑菜单edit_menu = Menu(menubar, tearoff=0)menubar.add_cascade(label="编辑", menu=edit_menu)edit_menu.add_command(label="撤销 (Ctrl+Z)", command=self.undo)edit_menu.add_command(label="重做 (Ctrl+Y)", command=self.redo)# 视图菜单view_menu = Menu(menubar, tearoff=0)menubar.add_cascade(label="视图", menu=view_menu)view_menu.add_checkbutton(label="显示状态栏", command=self.toggle_status_bar)# 帮助菜单help_menu = Menu(menubar, tearoff=0)menubar.add_cascade(label="帮助", menu=help_menu)help_menu.add_command(label="使用说明 (F1)", command=self.show_help)help_menu.add_command(label="关于", command=self.show_about)def create_file_frame(self, parent):file_frame = ttk.LabelFrame(parent, text="文件操作", padding=10, style="Card.TLabelframe")file_frame.pack(fill=X, pady=(0, 10))# 文件选择self.file_path = StringVar()ttk.Label(file_frame, text="Excel文件：", style="Title.TLabel").pack(anchor=W)ttk.Entry(file_frame, textvariable=self.file_path, width=30).pack(fill=X, pady=5)button_frame = ttk.Frame(file_frame)button_frame.pack(fill=X)ttk.Button(button_frame, text="浏览", command=self.select_file, style="Tool.TButton").pack(side=LEFT, padx=2)ttk.Button(button_frame, text="保存", command=self.save_file, style="Tool.TButton").pack(side=LEFT, padx=2)def create_clean_frame(self, parent):clean_frame = ttk.LabelFrame(parent, text="数据清洗", padding=10, style="Card.TLabelframe")clean_frame.pack(fill=BOTH, expand=True)operations = [("删除重复行", self.remove_duplicates),("删除空行", self.remove_empty_rows),("去除空格", self.remove_spaces),("统一大小写", self.normalize_case),("数值格式化", self.format_numbers),("日期格式化", self.format_dates),("删除特殊字符", self.remove_special_chars),("填充空值", self.fill_empty_values),("数据分析", self.analyze_data),("数据可视化", self.visualize_data)]for text, command in operations:btn = ttk.Button(clean_frame, text=text, command=command, style="Tool.TButton")btn.pack(fill=X, pady=2)def create_preview_frame(self, parent):preview_frame = ttk.LabelFrame(parent, text="数据预览", padding=10, style="Card.TLabelframe")preview_frame.pack(fill=BOTH, expand=True)# 创建带滚动条的树形视图tree_frame = ttk.Frame(preview_frame)tree_frame.pack(fill=BOTH, expand=True)# 创建水平滚动条h_scrollbar = ttk.Scrollbar(tree_frame, orient=HORIZONTAL)h_scrollbar.pack(side=BOTTOM, fill=X)# 创建垂直滚动条v_scrollbar = ttk.Scrollbar(tree_frame)v_scrollbar.pack(side=RIGHT, fill=Y)# 创建树形视图self.tree = ttk.Treeview(tree_frame,style="Preview.Treeview",xscrollcommand=h_scrollbar.set,yscrollcommand=v_scrollbar.set)self.tree.pack(fill=BOTH, expand=True)# 配置滚动条h_scrollbar.config(command=self.tree.xview)v_scrollbar.config(command=self.tree.yview)# 创建统计信息面板stats_frame = ttk.Frame(preview_frame)stats_frame.pack(fill=X, pady=(10, 0))self.stats_label = ttk.Label(stats_frame, text="", style="Title.TLabel")self.stats_label.pack(side=LEFT)def create_status_bar(self):self.status_var = StringVar()self.status_bar = ttk.Label(self.window,textvariable=self.status_var,relief=SUNKEN,padding=(5, 2))self.status_bar.pack(fill=X, padx=5, pady=2)def toggle_status_bar(self):# 切换状态栏显示/隐藏if self.status_bar.winfo_viewable():self.status_bar.pack_forget()else:self.status_bar.pack(fill=X, padx=5, pady=2)def update_preview(self):# 清空现有数据for item in self.tree.get_children():self.tree.delete(item)if self.data_handler.df is not None:df = self.data_handler.df# 设置列self.tree["columns"] = list(df.columns)self.tree["show"] = "headings"for column in df.columns:self.tree.heading(column, text=column)self.tree.column(column, width=100, anchor='center')# 添加数据（仅显示前100行）for i, row in df.head(100).iterrows():self.tree.insert("", END, values=list(row))# 更新统计标签stats = self.data_handler.get_statistics()self.stats_label.config(text=f"行数: {stats['row_count']} | 列数: {stats['column_count']}")# 更新状态栏self.status_var.set(f"当前加载文件: {os.path.basename(self.file_path.get())} | "f"行数: {stats['row_count']} | 列数: {stats['column_count']}")else:self.status_var.set("请先加载文件")def show_help(self):help_text = """
Excel数据格式化批处理工具使用说明：1. 文件操作：- 点击"浏览"选择Excel文件- 点击"保存"保存处理后的文件2. 数据清洗功能：- 删除重复行：删除完全重复的数据行- 删除空行：删除全为空值的行- 去除空格：删除文本中的首尾空格- 统一大小写：统一文本的大小写格式- 数值格式化：统一数值的小数位数- 日期格式化：统一日期的显示格式- 删除特殊字符：清除文本中的特殊字符- 填充空值：使用多种方式填充缺失值3. 数据分析：- 查看基本统计信息- 空值分析- 数据分布可视化4. 快捷键：- Ctrl+O：打开文件- Ctrl+S：保存文件- Ctrl+Z：撤销- Ctrl+Y：重做- F1：显示帮助"""help_window = Toplevel(self.window)help_window.title("使用说明")help_window.geometry("600x400")help_text_widget = ScrolledText(help_window, wrap=WORD, width=70, height=20)help_text_widget.pack(padx=10, pady=10, fill=BOTH, expand=True)help_text_widget.insert(END, help_text)help_text_widget.configure(state='disabled')def show_about(self):about_text = """
Excel数据格式化批处理工具功能特点：
- 支持多种数据清洗操作
- 实时预览数据变化
- 数据分析和可视化
- 后台处理，避免卡顿
- 撤销/重做功能
- 友好的图形界面"""messagebox.showinfo("关于", about_text)if __name__ == "__main__":try:app = ExcelCleaner()app.run()except Exception as e:logging.error(f"程序运行错误: {str(e)}")messagebox.showerror("错误", f"程序运行出错：{str(e)}")# 优化的代码，运行即出现GUI界面