编写一个python程序，循环读取Excel文件

好的，这个问题我可以回答。你可以使用Python的pandas库来读取Excel文件，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 循环读取每一行数据
for index, row in df.iterrows():
    # 处理每一行数据的代码

其中，`filename.xlsx`是你要读取的Excel文件名，`df.iterrows()`可以循环读取每一行数据，你可以在循环中编写处理每一行数据的代码。

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我可以回答这个问题。您可以使用Python的pandas库来读取Excel文件，并使用split()函数将前两列的数据加上逗号。然后，您可以使用Python的文件操作来打开txt文件并替换第6980行的数据。最后，您可以将修改后的txt文件保存。对于200个文件，您可以使用循环来处理每个文件。

python 1 循环从一个excel文件information表单中行数，然后从第二列第二行开始读取所行，如果数据中有日期类型，保持原样读取，每一行数组组成一个数组，2循环读取每一行第三列的数据，去掉数据中特殊字符，

在Python中，你可以使用pandas库来处理Excel文件，因为其对数据操作非常方便。首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`两个库，如果你还没有安装，可以使用下面的命令：

pip install pandas openpyxl

接下来，按照你的需求，可以编写以下代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('information.xlsx', engine='openpyxl')

# 确保我们只处理从第二行开始的数据
start_row = 2

# 创建一个新的列表来存储处理后的行数据
rows_data = []

for i in range(start_row, df.shape[0]):  # 循环行数
    row = df.iloc[i]  # 获取第i行数据
    # 检查第二列是否有日期类型的数据
    if isinstance(row[1], pd.Timestamp):  # 如果是日期，则保留原样
        date_cell = row[1]
    else:
        date_cell = None  # 或者按需处理非日期值

    # 第三列处理特殊字符
    clean_column_3 = row[2].str.replace(r'[^\w\s]', '')  # 使用正则表达式替换特殊字符

    # 将处理过的第三列添加到数组中
    rows_data.append([date_cell, clean_column_3])

# 最终得到的数组就是每个元素为处理过的行数据