import pandas as pd # 读取销售部门薪酬表 file_path = '销售部门薪酬表.xlsx' data = pd.read_excel(file_path) # 计算应付工资列 data['应付工资'] = data['底薪'] + data['卖房套数'] * data['抽成'] # 按应付工资进行降序排序并重置索引 data_sorted = data.sort_values(by='应付工资', ascending=False).reset_index(drop=True) # 打印排序后的结果 print("排序后的销售部门薪酬表:") print(data_sorted)

这段代码用于读取一个名为`销售部门薪酬表.xlsx`的Excel文件，并计算每个员工的应付工资，最后按照应付工资进行降序排序并打印排序后的结果。具体解释如下：

1. 首先，导入了`pandas`库，用于处理Excel文件数据。
2. 接着，使用`pd.read_excel()`函数读取了`销售部门薪酬表.xlsx`文件，并将结果保存在`data`变量中。
3. 然后，根据公式`应付工资 = 底薪 + 卖房套数 * 抽成`，计算出每个员工的应付工资，并将结果保存在`data`的新列`应付工资`中。
4. 接着，使用`data.sort_values()`函数按照`应付工资`这一列进行降序排序，并使用`reset_index()`函数重置了索引（即重新编号）。
5. 最后，使用`print()`函数打印排序后的结果。

需要注意的是，这段代码只适用于特定的Excel文件格式和数据结构。如果你要处理的Excel文件不同，可能需要进行相应的代码修改。

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import pandas as pd import os # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "/path/to/folder" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['字段1', '字段2', '字段3'] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 selected_data = df[selected_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close()，请看下这个代码，最终写入的EXCEL是不同的sheet，可以把读取到的数据，都卸载同一个sheet里面吗

可以将读取到的数据写入同一个 sheet 中，只需要将 `sheet_name=xls_file` 改成 `sheet_name='Sheet1'` 即可，如下所示：

import pandas as pd 
import os  

# 指定要查找的文件夹路径 
folder_path = "/path/to/folder"  

# 指定要选取的字段 
selected_columns = ['字段1', '字段2', '字段3']  

# 创建一个新的 Excel 文件 
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')  

# 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 
xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')]  

# 循环对每个 XLS 文件进行操作 
for xls_file in xls_files:     
    # 构造文件路径     
    file_path = os.path.join(folder_path, xls_file)      
    # 使用 pandas 打开 XLS 文件     
    df = pd.read_excel(file_path)      
    # 选取指定的字段     
    selected_data = df[selected_columns]      
    # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中     
    selected_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')  

# 保存并关闭新的 Excel 文件 
writer.save() 
writer.close()

这样就可以将所有读取到的数据写入到同一个 Sheet 中。

def zipjie(): import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)优化下这个代码，存在非法字符或者表情的数据，要进行过滤

好的，可以尝试如下优化：

import os
import pandas as pd
import re

def zipjie():
    folder_path = r"E:\aaaa\aaaa"
    fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa']

    # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径
    xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

    # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据
    merged_data = pd.DataFrame()

    # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中
    for xlsx_file in xlsx_files:
        # 使用 pandas 读取 xlsx 文件
        df = pd.read_excel(xlsx_file)
        # 过滤掉包含非法字符或表情的行
        df = df[~df['column_name'].apply(lambda x: bool(re.findall('[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]+', str(x))))] 
        merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

    # 在 merged_data 中添加新的一列数据
    merged_data['new_column'] = 'new_value'

    # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中
    merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)

优化的主要思路是：在读取Excel文件时，过滤掉包含非法字符或表情的行。这里使用了正则表达式`[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]+`匹配所有非中英文数字和空白字符之外的字符，如果某行数据中包含这些字符，则认为该行数据是非法的，将其过滤掉。