读取excel表中sheet页中“请求分类”列中不为空的数据，并根据他所在行数获取对应行‘接口名称’列的数据

要根据在Excel表中特定sheet页中“请求分类”列不为空的数据，获取对应行的“接口名称”列的数据，可以使用`pandas`库来实现。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet_name')

# 选择特定的列，筛选不为空的行
filtered_df = df[df['请求分类'].notnull()]

# 获取对应行的“接口名称”列的数据
interface_names = filtered_df['接口名称']

# 打印“接口名称”列的数据
print(interface_names)

在上面的代码中，需要将`filename.xlsx`替换为实际的Excel文件名，将`sheet_name`替换为实际的sheet页名称。通过使用`pd.read_excel()`函数来读取Excel文件，并指定要读取的sheet页。然后，使用`notnull()`函数筛选出“请求分类”列不为空的行。接着，通过`['接口名称']`选择对应行的“接口名称”列的数据。最后，打印“接口名称”列的数据。

请确保已经安装了`pandas`库，可以使用`pip install pandas`来进行安装。

相关问题

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet_name') # 选择特定的列，筛选不为空的行 filtered_df = df[df['请求分类'].notnull()] # 获取对应行的“接口名称”列的数据 interface_names = filtered_df['接口名称'] # 打印“接口名称”列的数据 print(interface_names) 将interface_names 及所在行数放进列表中

要将接口名称（`interface_names`）以及它们所在的行数放入列表中，可以使用`iterrows()`方法来遍历筛选后的DataFrame，并将每一行的接口名称和行号存入列表。下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet_name')

# 选择特定的列，筛选不为空的行
filtered_df = df[df['请求分类'].notnull()]

# 创建列表保存接口名称和所在行数
interface_info = []

# 遍历筛选后的DataFrame，获取接口名称和行号
for index, row in filtered_df.iterrows():
    interface_name = row['接口名称']
    row_number = index + 2  # 行号从2开始（索引从0开始）
    interface_info.append((interface_name, row_number))

# 打印接口名称及所在行数
for interface_name, row_number in interface_info:
    print(f"接口名称：{interface_name}，所在行数：{row_number}")

在上面的代码中，我们首先创建了一个空列表`interface_info`用于保存接口名称和所在行数。然后，使用`iterrows()`方法遍历筛选后的DataFrame，获取每一行的接口名称和索引（即行号）。注意，行号需要加2，因为索引从0开始，而行号从2开始（Excel中行号从1开始）。最后，将接口名称和行号作为元组`(interface_name, row_number)`添加到`interface_info`列表中。最后，通过遍历`interface_info`列表，打印接口名称和所在行数。

请确保已经安装了`pandas`库，可以使用`pip install pandas`来进行安装。

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet_name') # 选择特定的列，筛选不为空的行 filtered_df = df[df['请求分类'].notnull()] # 创建列表保存接口名称和所在行数 interface_info = [] # 遍历筛选后的DataFrame，获取接口名称和行号 for index, row in filtered_df.iterrows(): interface_name = row['接口名称'] row_number = index + 2 # 行号从2开始（索引从0开始） interface_info.append((interface_name, row_number)) # 打印接口名称及所在行数 for interface_name, row_number in interface_info: print(f"接口名称：{interface_name}，所在行数：{row_number}") 将filtered_df 也放在列表里

要将筛选后的DataFrame `filtered_df` 以及它们所在的行数放入列表中，可以在遍历过程中将每一行的数据和行号存入列表。下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet_name')

# 选择特定的列，筛选不为空的行
filtered_df = df[df['请求分类'].notnull()]

# 创建列表保存接口名称、所在行数和对应行数据
interface_info = []

# 遍历筛选后的DataFrame，获取接口名称、行号和对应行数据
for index, row in filtered_df.iterrows():
    interface_name = row['接口名称']
    row_number = index + 2  # 行号从2开始（索引从0开始）
    interface_data = row.tolist()  # 将该行数据转换为列表形式
    interface_info.append((interface_name, row_number, interface_data))

# 打印接口名称、所在行数和对应行数据
for interface_name, row_number, interface_data in interface_info:
    print(f"接口名称：{interface_name}，所在行数：{row_number}")
    print(f"对应行数据：{interface_data}")

在上面的代码中，我们创建了一个空列表`interface_info`用于保存接口名称、所在行数和对应行数据。然后，在遍历`filtered_df`的过程中，除了获取接口名称和行号外，还使用`tolist()`方法将该行数据转换为列表形式，并将它们作为元组`(interface_name, row_number, interface_data)`添加到`interface_info`列表中。最后，通过遍历`interface_info`列表，分别打印接口名称、所在行数和对应行数据。

请注意，根据Excel文件的结构和内容，某些数据类型可能无法直接转换为列表，可能需要进行适当的转换或处理。

请确保已经安装了`pandas`库，可以使用`pip install pandas`来进行安装。