一款很厉害的数据处理软件——受R语言支持 gnumetric

Yayoi拾一 2022-10-08 10:07:50  66088

分类专栏：资讯

Gnumeric是一款免费开源的电子表格处理软件，能运行于windows和linux系统，是GNONE的一部分

自由软件：Gnu数字报表软件及其源代码均是自由使用的，并遵循GNU通用公共许可证（GPL）协议。[Tips：自由软件是一类由自由软件基金会定义，并受GPL约束的软件。]

快速生成：Gnu数字报表启动快速，并且同时处理大量报表保持效能。

准确应答：一个报表就应该具备计算准确的功能。这些研究（有链接说明哪些研究，但是无法访问）和研究人员（有链接介绍研究人员是谁，但是无法访问）表明Gun数字报表内置的函数和工具准确无误。

Gnumetric的大致操作和excel类似不同的是可以实现更多更为强大的功能来处理时数据 Gnumeric除实现了MSExcel所有的函数外，还实现了60多个Excel中不存在的函数和基本的金融方面函数，并已经具备了高级统计分析、可扩展的随机数产生器、线性或非线性求解的计算能力并且有以下四种特色功能

1、支持行列数自定义扩展。

2、基于hash的设计，效率较高。

3、与R语言的开发社区合作，提高计算精度。

4、支持多语言，包括中文

更神奇的是 可以在gnumetric源代码中直接编写算法实现函数，在这里python函数和c函数不做过多解释，我们只关注算法的实现，大致为以下三个步骤在这里

1. 创建Python函数源文件，如py_func.py。

2. 根据创建的函数构建函数原型字典，如test_functions。

3. 创建plugin.xml配置文件，配置文件名、函数分类、名字、原型字典等相关信息

在这里由于我的专业知识有限于是从网上搜到了一段代码给大家参考学习:

首先创建脚本文件exam.py，整个文件只有mark和cstr两个函数：mark函数的参数和返回值都是字符串，功能是根据其大小返回成绩的等级；cstr用来把字符串转换成utf-8编码，使Gnumeric能显示中文 (2) 。mark函数中的注释是提供给Gnumeric的函数信息，读者开发时只需要按着模板简单的修改就可以了。
代码 4 exam.py文件

-*- coding: GB2312 -*-

def mark(score):

'@FUNCTION=MARK_SCORE\n'\

'@SYNTAX=mark_score(score)\n'\

'@DESCRIPTION= determine the level for a score\n'\

'@EXAMPLES= To determine a score in A1: \n'\

' mark_score(a1)\n'\

'@SEEALSO='

level='N/A'

if score < 0:

level = cstr('非法分数')

elif score < 60:

level = cstr('未及格')

elif score < 80:

level = cstr('及格')

elif score < 90:

level = cstr('良')

elif score <= 100:

level = cstr('优秀')

else:

level = cstr('非法分数')

return level

def cstr(str):

""" translate a chinese string into utf-8 string for GTK+

"""

return unicode(str,'gbk').encode('utf8')

exam_functions = {

'mark_score' : ('f','score',mark)

}

下一步就是就是注册函数，exam.py文件尾处的exam_functions函数原型字典向Gnumeric揭示了mark函数的原型信息，字典的键'mark_score'是mark在Gnumeric的名字映射，f表示参数类型为整数，score为参数名。plugin.xml (3) 是根据模板简单的改写的，主要注意的就是上面提到的几个属性，必须和插件对应，否则插件是无效的；另外一些属性，如category也加入了中文信息，以方便使用。
代码 5 exam.py的plugin.xml配置文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<name>Exam functions</name>

<description> Determine rank for exam score </description>

<require_explicit_enabling/>

</information>

</loader>

<service type="function_group" id=

"exam">

Exam</category>

<function name=

"mark_score"/>

</functions>

</service>

</services>

</plugin>OK!现在启动Gnumeric (4) ，按图示在A列输入一列成绩，然后在B1单元格内输入公式：'=mark_score(A1)', 然后利用鼠标拖动复制公式的功能，把公式复制到对应的B列，就会发现所有标志在B列中已经自动生成了。

插图1 成绩分类

更进一步

如果只是对单元格数据简单计算的话，那么Python在Gnumeric中充其量是好玩的玩具罢了，但Python插件的功能远不只这些，Python可以控制读写单元格区域（Range）的数据，访问Gnumeric的全部函数，控制工作表的创建等，把这些功能有机地组合起来就能完成复杂的任务了。本节对全班成绩做进一步的处理，利用RPy (5) 的summary函数对所有的分数进行简单的统计，计算最值、均值、中位数和两个四分位数，并把所得计算结果打印到新的工作表中。

要想统计全班成绩，首要的任务就是从Gnumeric获取数据。对于大批量的数据，Gnumeric是用单元格区域（Range）来表示的，然而在调用过程中传递给Python的是单元格区域引用（RangeRef），所以需要对单元格区域引用（RangeRef）做相应的转换以便提取批量数据。不幸的是，Gnumeric的API正处于发展阶段，没有直接的转换方法。为此，笔者利用了Gnumeric自身的函数构建了一个PyGnmRange类。PyGnmRange对象以单元格区域引用（RangeRef）为初始化参数，为该单元格区域中的构建所有单元格的索引，即"_table"属性，同时提供几个方法来方便地访问，这样我们就可以配合Gnumeric模块中的Sheet对象操纵单元格数据了。
代码 6 类PyGnmRange的定义

class PyGnmRange:

def __init__(self, gnm_range_ref):

get_cols = Gnumeric.functions['column']

get_rows = Gnumeric.functions['row']

get_col_num = Gnumeric.functions['columns']

get_row_num = Gnumeric.functions['rows']

cols = get_cols(gnm_range_ref)

rows = get_rows(gnm_range_ref)

column first table

self._table = []

self._col_num = get_col_num(gnm_range_ref)

self._row_num = get_row_num(gnm_range_ref)

for i in range(self._col_num):

for j in range(self._row_num):

self._table.append((cols[j]-1, rows[j]-1))

def col_num(self):

  return self._col_num

def row_num(self):

  return self._row_num

def get_col(self,col):

  start = (col-1) * self._row_num

  end = col * self._row_num

  return self._table[start:end]

def get_row(self,row):

  indexes = [(i*self._row_num)+(row-1) for i in range(self._col_num)]

  return [self._table for i in indexes]

def __iter__(self):

  return iter(self._table)

另外PyGnmRange类定义需要注意两点：

1. 单元格下标采取了列优先的表示方法，从零开始计数，例如B3表示为（1，2），这样同时也是为了与Gnumeric规范保持一致，便于操纵单元格数据。

2. 类初始化函数使用了四个Gnumeric的函数，分别为column、columns、row、rows，其功能如下：

file:///C:/Users/21408/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image001.gif

有了前面的准备，我们就可以具体实现summary函数了。summary函数通过gnm_scores参数获得当前的单元格区域引用，并利用该参数创建PyGnmRange对象，计算所有单元格的下标；又通过Gnumeric模块的workbooks和sheets函数，取得工作表1的对象；从而结合工作表对象和单元格下标来操作单元格数据。而真正的计算R语言完成的，RPy模块则是联接Python和R语言的桥梁 (6) 。最后，summary函数取得R语言计算的结果并通过Gnumeric模块将其打印到一个新建的工作表里。
代码 7 exam.py 中summary函数定义

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<name>Exam functions</name>

<description>Sample Python plugin providing some (useless) functions.</description>

<require_explicit_enabling/>

</information>

</loader>

</functions>

</service>

</services>

</plugin>

函数编写完之后就是函数注册了，函数原型字典只有一行，唯一需要注意的是，单元格区域引用数据类型需要用"r"来表示。plugin.xml文件也只需要加入下面一行：
代码 8 summay函数的plugin.xml配置文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<name>Exam functions</name>

<description>Sample Python plugin providing some (useless) functions.</description>

<require_explicit_enabling/>

</information>

</loader>

</functions>

</service>

</services>

</plugin>

下面的两张是插件函数的运行效果图，输入数据是随机生成的80个100以内的浮点数，函数插在B1单元格内，由于该函数的目的是生成简单的报表而不是返回值，所以运行结束后B1单元格内依然空白，而所有的数据全部打印在新建的工作表4内（图2和图3）。
插图2 全班成绩和函数的输入

插件部署

Gnumeric插件部署及其简单，用户只需要在自己主目录下新建.gnumeric目录，放入插件函数即可，例如exam.py和plugin.xml就是位于 <HOME>/.gnumeric/<version> (7)/plugins/exam/，重新启动Gnumeric插件就生效了 (8) 。

网站声明：如果转载，请联系本站管理员。否则一切后果自行承担。

本文链接：https://www.xckfsq.com/news/show.html?id=17024

赞同 0

评论 0 条

一款很厉害的数据处理软件——受R语言支持 gnumetric

相关文章

关注我们