#读取 学号姓名名册.xls文件，只保留['学号','姓名']两列数据 # 依次遍历data文件夹下的每个“签到详情.xlsx”文件，并将文件中的签到情况按name_id中的排列进行追加 name_id.head()

您似乎想要从两个Excel文件中提取特定信息并按照指定顺序合并数据。首先，我们假设您有一个名为`学号姓名名册.xls`的文件，它包含学号和姓名这两列。要读取这个文件，您可以使用pandas库的`read_excel`函数：

import pandas as pd

# 读取'学号姓名名册.xls'文件，仅保留'学号'和'姓名'两列
data_name = pd.read_excel('学号姓名名册.xls', usecols=['学号', '姓名'], names=['学号', '姓名'])

这里`usecols`参数指定了需要的列，`names`用于指定新列的名称，如果原列名就是'学号'和'姓名'，可以省略。

接下来，您提到要遍历`data`文件夹下的所有名为`签到详情.xlsx`的文件，并将签到情况追加到之前的数据上。为了做到这一点，我们需要假设每个`签到详情.xlsx`文件也有'学号'和'姓名'列，且`name_id`是一个指示顺序的列表。我们可以使用`glob`模块找到所有的Excel文件，然后逐个处理：

from glob import glob

# 获取data文件夹下所有'签到详情.xlsx'文件
sign_in_files = glob('data/*.xlsx')

# 假设name_id是一个有序的list或DataFrame，代表合并顺序
for sign_in_file in sign_in_files:
    # 读取当前签到文件，同样只保留'学号'和'姓名'
    sign_in_data = pd.read_excel(sign_in_file, usecols=['学号', '姓名'], names=['学号', '姓名'])

    # 确保名册和签到数据有相同的索引结构（如都是基于学号）
    data_name = data_name.set_index('学号')
    sign_in_data = sign_in_data.set_index('学号')

    # 按照name_id的顺序追加签到数据
    data_name = data_name.combine_first(sign_in_data)

# 最终结果存储回data_name变量中