解释代码： for ii in range(len(table_name)): print("开始对表"+table name[ii]+(+table name1[ii]+")进行数据准确性和完整性评分") df=pd.read_excel(file[ii],sheet_name='变量诊断结果',header=3) df=df.iloc[:,1:8] #sheet变量诊断结果的表数据 第4行开始2到7列 wb=open_workbook(file[ii]) table2=wb.sheet_by_name('单个变量(频数分析)') t1=wb.sheet_by_name('数据表概况诊断') nvar=t1.cell_value(8,2) #数据表概况诊断sheet中的变量数 9行3列 #定位需要参数解释的字段列表 canshu_list=df[(df[分析类型]=='F')&(df['处理']!='判断变量值长度分布情况')][['VarName','Description']] #取出'VarName'，'Description'成新列 #取出'VarName'，'Description'成新列 i=0 a=[] b=[] c=[] #客户指标名称 #定位每个指标位置 if nvar ==0:#变量频数分析结果为空，跳出计算 continue for i in range(table2.nrows): if table2.cell_value(i,1)in ('变量值','变量长度'): a.append(i) c.append(table2.cell_value(i-1,1)) if table2.cell_value(i,1)=='合计': b.append(i) data_result=pd.DataFrame(columns=['字段名','字段中文名','变量值','变量参数解释','观测数','占比','累计占比']) k=0

这段代码是一个循环，它首先遍历一个包含表名的列表，然后对于每个表，打印一条消息并打开一个 Excel 文件。然后，它从 Excel 文件的一个名为“变量诊断结果”的工作表中读取数据，仅保留第 4 行到第 7 列的数据。接下来，它从同一 Excel 文件中打开一个名为“单个变量(频数分析)”的工作表，并从另一个名为“数据表概况诊断”的工作表中读取变量数。然后，它筛选出需要参数解释的字段列表并将其存储在一个新的 DataFrame 中。最后，它在“变量频数分析结果”工作表中定位每个指标的位置，并将它们存储在一个列表中。最终，它创建一个空的 DataFrame，以便在后续的计算中使用。