df=pd.DataFrame() for file in filelist: temp=pd.read_excel(file,sheet_names= '会议纪要') df=pd.concat(df,temp,axis = 0)
时间: 2024-06-02 17:08:39 浏览: 28
这段代码使用了 pandas 库中的 concat() 函数,将多个 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 合并成一个 DataFrame,并赋值给变量 df。
具体解释如下:
1. 首先创建一个空的 DataFrame,赋值给变量 df。
2. 使用 for 循环遍历文件列表 filelist 中的每个文件名。
3. 对于每个文件,使用 read_excel() 函数读取其中名为“会议纪要”的 sheet,并赋值给变量 temp。
4. 使用 concat() 函数将 temp 和 df 按行合并成一个新的 DataFrame,并重新赋值给变量 df。
5. 最终 df 中包含了所有 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 中的数据。
相关问题
df=pd.DataFrame() for file in filelist:
这段代码不是完整的代码,缺少下一行的代码,但是根据上下文来看,这段代码可能是要读取多个文件并将它们合并成一个 DataFrame。具体步骤如下:
1. 创建一个空的 DataFrame,命名为 df。
2. 遍历一个文件列表,每次取出一个文件,命名为 file。
3. 对每个文件进行读取和处理,将处理结果存入一个临时的 DataFrame。
4. 将临时的 DataFrame 和 df 进行合并,将数据添加到 df 中。
如果想要完整的代码,需要看下一行的代码。
df = pd.DataFrame(pd.read_csv(file, header=0))
这行代码用于读取一个CSV文件,并将其内容存储在一个Pandas DataFrame中。
具体步骤如下:
1. 使用`pd.read_csv(file, header=0)`函数来读取CSV文件。其中,`file`是CSV文件的路径,`header=0`表示将第一行作为列名。
2. 使用`pd.DataFrame()`函数将读取的CSV文件内容转换为一个DataFrame对象。
3. 最后,将转换后的DataFrame赋值给变量`df`,以便后续的数据处理和分析。
请注意,这里假设你已经导入了Pandas库并使用别名`pd`来引用它。
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