使用 pandas 库的 read_excel 函数读取 excel 表格所有的sheet，获取 sheet 的所有列。然后遍历这些列，判断该列是否存在 A,B,C,W,E 列，如果不存在则跳过，否则对该列进行求和。将结果保存到新列 ‘盖码合并’ 中。

好的，我明白了。可以先使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数读取 excel 表格所有的 sheet，然后遍历这些 sheet 中的所有列，判断该列是否存在 A、B、C、W 或者 E 列。如果不存在，就跳过该列，否则对该列进行求和，并将结果保存到新列 '盖码合并' 中。下面是代码实现：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
file_path = 'your_file_path.xls'
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)

# 遍历所有 sheet 中的所有列
for sheet_name, sheet_df in df.items():
    for col_name in sheet_df.columns:
        if col_name in ['A', 'B', 'C', 'W', 'E']:
            # 如果该列存在需要的列中，则对该列求和
            sum_value = sheet_df[col_name].sum()
            # 并将结果保存到新列 '盖码合并' 中
            sheet_df['盖码合并'] = sum_value
        else:
            # 否则跳过该列
            pass

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体实现还需要根据你的数据结构和需求来作出相应的修改。

相关问题

举个例子。 在Pandas中，您可以使用ExcelFile类来将工作簿中的多个工作表读入内存，并使用pandas.read_excel函数以DataFrame格式读取工作表数据。

### 回答1：

例如，可以使用以下代码将工作簿中的第一个工作表读取到DataFrame中：excel_file = pd.ExcelFile('sample_workbook.xlsx')
df = excel_file.parse(0)

### 回答2：
以一个存储了销售数据的Excel工作簿为例说明如何使用Pandas中的ExcelFile类和read_excel函数。

假设我们的工作簿名为“sales_data.xlsx”，其中包含三个工作表：“Sheet1”，“Sheet2”和“Sheet3”。每个工作表包含不同部门的销售数据，我们想要将它们读取为Pandas中的DataFrame格式。

首先，我们需要导入Pandas库：
import pandas as pd

接下来，我们可以使用ExcelFile类来读取整个工作簿：
excel_file = pd.ExcelFile("sales_data.xlsx")

然后，我们可以使用sheet_names属性查看工作簿中的所有工作表：
sheet_names = excel_file.sheet_names
print(sheet_names)

现在我们可以根据需要选择要读取的工作表。假设我们选择读取“Sheet1”和“Sheet3”：
sheets_to_read = ["Sheet1", "Sheet3"]

接下来，我们可以使用pandas.read_excel函数在DataFrame中读取选定的工作表：
data_frames = []
for sheet in sheets_to_read:
data_frame = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet)
data_frames.append(data_frame)

最后，我们将得到一个包含选定工作表数据的DataFrame列表。我们可以遍历该列表或使用索引来访问每个DataFrame，例如：
for i, data_frame in enumerate(data_frames):
print(f"Data from {sheets_to_read[i]}:")
print(data_frame.head())

这样，我们就成功地使用Pandas中的ExcelFile类和read_excel函数将工作簿中的多个工作表读入内存，并将其作为DataFrame进行处理。

### 回答3：
以一个包含多个工作表的Excel文件为例，我们可以使用Pandas中的ExcelFile类来将这些工作表读入内存，并使用pandas.read_excel函数以DataFrame格式读取工作表的数据。

假设我们有一个名为"example.xlsx"的Excel文件，其中包含三个工作表，分别为Sheet1、Sheet2和Sheet3。我们希望将这三个工作表的数据分别读取到三个DataFrame中。

首先，我们需要使用ExcelFile类来创建一个ExcelFile对象，并指定Excel文件的路径。

xlsx = pd.ExcelFile('example.xlsx')

接下来，我们可以使用ExcelFile对象的sheet_names属性来获取Excel文件中的所有工作表的名称。

sheet_names = xlsx.sheet_names

现在，我们可以使用pandas.read_excel函数来读取每个工作表的数据，并将其存储在DataFrame中。我们可以使用一个循环来遍历所有的工作表，并将每个工作表的数据存储在一个独立的DataFrame中。

data = {}  # 创建一个字典用于存储每个工作表的数据
for sheet_name in sheet_names:
    data[sheet_name] = pd.read_excel(xlsx, sheet_name=sheet_name)

最终，我们可以通过访问data字典中的各个DataFrame来获取每个工作表的数据。

sheet1_data = data['Sheet1']
sheet2_data = data['Sheet2']
sheet3_data = data['Sheet3']

通过这种方式，我们可以很方便地将一个Excel文件中的多个工作表读入内存，并使用Pandas以DataFrame格式读取工作表的数据。

python 使用pandas库，使用 pandas 库中的 read_excel 函数和 MultiIndex 类型来读取合并单元格表头，操作excel文件“data\推送名单.xlsx”,遍历循环读取所有sheet表，对于每一个sheet表，读取当前sheet表数据df，在最右侧列添加一列，表头值为“合并内容”，读取获取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的第一列col_begin和最后一列col_end（示列：B列，C列，D列的第一行为合并单元格，数值是表头“推送内容”,则col_begin为B列，col_end为D列），遍历数据df，在每一行的“合并内容”列下写入函数公式concat,为concat(col_begin+行号,col_end+行号),最后遍历完df数据更新函数数据，并保存excel文件

好的，我理解了你的问题。下面是相应的Python代码，你可以参考一下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
file = 'data/推送名单.xlsx'
excel_file = pd.ExcelFile(file_path)

# 遍历每个sheet表
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    # 读取当前sheet表数据
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=[0, 1])

    # 获取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的第一列col_begin和最后一列col_end
    merged_header = df.columns[df.columns.get_level_values(1) == '推送内容']
    col_begin = merged_header[0][0]
    col_end = merged_header[-1][-1]

    # 在最右侧列添加一列“合并内容”
    df[('合并内容', '')] = ''

    # 遍历每一行，为“合并内容”列下写入函数公式concat
    for i, row in df.iterrows():
        row_num = i + 2  # 行号从第二行开始，因为第一行是表头
        concat_formula = f'=concatenate({col_begin}{row_num}, {col_end}{row_num})'
        df.at[i, ('合并内容', '')] = concat_formula

    # 保存更新后的数据到excel文件
    writer = pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl')
    book = writer.book
    writer.sheets = {ws.title: ws for ws in book.worksheets}
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
    writer.save()

代码中用到了pandas库中的ExcelFile、read_excel、iterrows和to_excel等函数，具体用法可参考[pandas官方文档](https://pandas.pydata.org/docs/)。