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

python读取excel表格所有的sheet,使用 sheet 对象的 columns 属性获取该 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。

可以使用 Pandas 库来读取 excel 表格。首先，用 Pandas 的 read_excel 函数读取 excel 表格，并返回一个字典，其中键是 sheet 名称，值是对应的 DataFrame。然后，对于每个 sheet 的 DataFrame，使用 columns 属性获取列名列表，然后判断 A，B，C，W，E 是否在该列表中。如果不存在，则跳过，否则对该列使用 sum 函数求和。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 excel 表格
xlsx = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name=None)

# 遍历每个 sheet
for sheet_name, df in xlsx.items():
    # 获取列名列表
    columns = df.columns.tolist()
    # 判断 A，B，C，W，E 是否在该列表中
    if not set(['A', 'B', 'C', 'W', 'E']).issubset(set(columns)):
        continue
    # 对该列求和
    sum_columns = df[['A', 'B', 'C', 'W', 'E']].sum(axis=1)
    print(f'{sheet_name} 的 A、B、C、W、E 列的和为: {sum_columns.tolist()}')

希望对你有帮助！

pd.read_excel读取所有sheet

### 回答1：
可以使用pd.read_excel函数来读取Excel文件中的所有sheet。具体方法是在函数中设置参数sheet_name为None，如下所示：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的所有sheet
df_dict = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)

# 遍历所有sheet
for sheet_name, df in df_dict.items():
    print(f'Sheet name: {sheet_name}')
    print(df)

这样就可以将Excel文件中的所有sheet读取出来，并存储在一个字典中，字典的键为sheet名，值为对应的DataFrame。然后可以通过遍历字典来逐个处理每个sheet中的数据。

### 回答2：
pd.read_excel是Pandas中常用的读取Excel文件的函数。通常情况下，我们使用它来读取一个Excel文件中的单个sheet。然而，有时候我们需要同时读取Excel文件中的多个sheet。这时，我们可以使用参数sheet_name来进行设置。具体来说，如果设置sheet_name=None，那么pd.read_excel将会读取Excel文件中的所有sheet，并将它们存储在一个字典中。

示例代码如下：

import pandas as pd

excel_file = pd.ExcelFile("example.xlsx")
dfs = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=None)

for sheet_name, df in dfs.items():
    print(f"Sheet name: {sheet_name}")
    print(df)

在上面的代码中，我们首先使用pd.ExcelFile函数创建一个Excel文件对象excel_file。然后，我们使用pd.read_excel函数并传递sheet_name=None来将所有sheet读取到一个字典dfs中。最后，我们使用for循环遍历字典dfs，并分别打印每个sheet的名称和内容。

需要注意的是，如果Excel文件中的某个sheet有重复名称，那么在字典中只会保留一个。如果要读取重复名称的sheet，可以使用sheet_name属性来指定sheet的位置或索引。

总的来说，pd.read_excel读取所有sheet的方法就是将sheet_name参数设置为None，这样就可以将所有sheet都读取出来，并且以字典的形式存储下来，方便处理和分析。

### 回答3：
在Pandas中，pd.read_excel()是一个非常常用的数据读取函数。它可以读取Excel文件中的表格数据，并以DataFrame的形式返回。通常情况下，我们使用pd.read_excel()函数只读取Excel文件中的一个sheet，但是在某些情况下，我们需要一次性读取Excel文件中的所有sheet。

要读取Excel文件中的所有sheet，我们需要使用pd.read_excel()函数的一个参数：sheet_name。默认情况下，这个参数的值为0，表示只读取第一个sheet。如果我们需要读取Excel文件中的所有sheet，我们可以将这个参数的值设置为None或者用特殊的字符串值all。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 从Excel文件中读取所有sheet
df_dict = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)

# 遍历所有的sheet，并打印每个sheet的名称和内容
for sheet_name, df in df_dict.items():
    print('Sheet Name:', sheet_name)
    print(df)

首先，我们通过pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)读取了Excel文件example.xlsx中的所有sheet，并将它们存放在一个字典对象df_dict中。接着，我们使用for循环遍历这个字典对象，并逐个打印每个sheet的名称和内容。

注意，在读取Excel文件中的所有sheet时，如果Excel文件中的某个sheet中的列数或行数不同，那么读取数据到DataFrame中时可能会出现异常。因此，在读取所有sheet时，我们需要对每个sheet做进一步的数据探查和数据清洗处理。