pandas 如何在读取文件时去过滤Excel文件带有$的文件

在Python的pandas库中，你可以使用`pandas.read_excel()`函数来读取Excel文件。你可以使用该函数的`sheet_name`参数来指定你想要读取的工作表名称。如果你的工作表中包含了以美元符号（$）结尾的列名，你可能想要过滤掉这些文件。

你可以通过创建一个包含你要过滤的文件名的列表，并在读取文件时检查文件的名称是否包含美元符号来实现这一点。如果文件名包含美元符号，则不读取该文件。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 定义你想要过滤的文件名列表
filenames_to_ignore = ['filename_with_dollar_symbol.xlsx', 'another_filename_with_dollar_symbol.xlsx']

# 使用glob模块获取所有Excel文件的文件名列表
file_names = glob.glob('path_to_your_excel_files/*.xlsx')

# 创建一个空的数据框来保存结果
df = pd.DataFrame()

# 遍历文件名列表，检查每个文件名是否在需要忽略的文件名列表中
for name in file_names:
    if any(name.endswith(ending) for ending in filenames_to_ignore):
        continue  # 如果文件名在需要忽略的文件名列表中，跳过该文件
    else:
        # 读取文件并添加到数据框中
        df = df.append(pd.read_excel(name), ignore_index=True)

这个代码片段首先定义了一个需要忽略的文件名列表，然后使用glob模块获取所有Excel文件的文件名列表。然后，它遍历文件名列表，检查每个文件名是否在需要忽略的文件名列表中。如果文件名在列表中，则跳过该文件并继续处理下一个文件。否则，使用`pd.read_excel()`函数读取该文件并将其添加到数据框中。

请注意，你需要将`path_to_your_excel_files`替换为你的Excel文件的实际路径。另外，确保你的Python环境已经安装了pandas库和glob模块。