data = pd.read_excel('data.xlsx')把表头的名称更改

您可以使用`rename`函数来更改表头的名称。比如，如果您想将“原始名称”更改为“新名称”，您可以按如下方式操作：

data = pd.read_excel('data.xlsx')
data = data.rename(columns={'原始名称': '新名称'})

这将把表头名称为“原始名称”的列更改为“新名称”。您可以根据需要将其应用于所有需要更改的列。

相关问题

# 创建一个空的DataFrame，用于存储所有小时的求和结果 sum_data = pd.DataFrame() # 读取多个表格并执行相同的操作 for file in ['城二.xlsx', '涪陵.xlsx', '长寿.xlsx']: # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(file) # 将时间列转换为datetime类型 df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%H:%M:%S') # 迭代每个小时 for hour in range(24): # 选择特定小时的数据行 data_hour = df.loc[df['时间'].dt.hour == hour] # 对多个列进行求和，并输出为一行数据 sum_hour = data_hour[['下行平均可用PRB个数', '下行平均使用的PRB个数', '下行调度平均流数', '上行平均可用PRB个数', '上行平均使用的PRB个数', '上行调度平均流数', '平均使用的PDCCH CCE个数', '平均可用的PDCCH CCE个数', '下行PRB*空分流', '上行PRB*空分流']].sum().to_frame().T.reset_index(drop=True) # 将每个小时的求和结果追加到总的结果DataFrame中 sum_data = pd.concat([sum_data, sum_hour], ignore_index=True) # 将结果保存到Excel表格 sum_data.to_excel('结果.xlsx', index=False)我希望每个不同的excel文件的结果能够在同一个表格中，但是含有各自的表头，能够分开

如果您希望每个不同的Excel文件的结果能够在同一个表格中，但含有各自的表头并能够分开，可以按照以下方式修改代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame，用于存储所有文件的结果
all_data = pd.DataFrame()

# 读取多个表格并执行相同的操作
for file in ['城二.xlsx', '涪陵.xlsx', '长寿.xlsx']:
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file)

    # 将时间列转换为datetime类型
    df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%H:%M:%S')

    # 迭代每个小时
    for hour in range(24):
        # 选择特定小时的数据行
        data_hour = df.loc[df['时间'].dt.hour == hour]

        # 对多个列进行求和，并输出为一行数据
        sum_hour = data_hour[['下行平均可用PRB个数', '下行平均使用的PRB个数', '下行调度平均流数', '上行平均可用PRB个数', '上行平均使用的PRB个数', '上行调度平均流数', '平均使用的PDCCH CCE个数',
                              '平均可用的PDCCH CCE个数', '下行PRB*空分流', '上行PRB*空分流']].sum().to_frame().T.reset_index(drop=True)

        # 添加文件名作为新的列
        sum_hour['文件名'] = file

        # 将每个小时的求和结果追加到总的结果DataFrame中
        all_data = pd.concat([all_data, sum_hour], ignore_index=True)

# 创建一个ExcelWriter对象，用于将结果写入到Excel表格中
writer = pd.ExcelWriter('结果.xlsx', engine='xlsxwriter')

# 将总的结果DataFrame写入到ExcelWriter对象中的总结果工作表中
all_data.to_excel(writer, sheet_name='总结果', index=False)

# 按文件名分组，将每个文件的结果写入到ExcelWriter对象中的不同工作表中
for file, data in all_data.groupby('文件名'):
    data.to_excel(writer, sheet_name=file, index=False)

# 保存ExcelWriter对象中的结果到Excel表格中
writer.save()

这段代码将在同一个Excel文件中，包含名为'总结果'的总结果工作表，并在其他工作表中分别包含每个文件的结果，工作表名与文件名对应。每个工作表都会有各自的表头，并且所有结果也会被保存在一个总的结果DataFrame中。

请尝试使用修改后的代码，并将Excel文件命名为'结果.xlsx'，查看是否符合您的需求。

Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py", line 15, in <module> df = pd.read_excel(filename, encoding='utf-8') TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'

这个错误是因为 `pandas` 的 `read_excel` 函数不支持 `encoding` 参数。如果你需要指定编码，可以使用 `openpyxl` 库来读取 Excel 文件，例如：

import openpyxl

wb = openpyxl.load_workbook(filename='your_file.xlsx', read_only=True, data_only=True)

ws = wb.worksheets[0]

for row in ws.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

这个例子中，我们使用 `openpyxl` 库来读取 Excel 文件，并且使用 `iter_rows` 函数来逐行读取数据。`values_only=True` 参数表示只返回单元格的值，而不包括格式等其他信息。