读取多个excel表格，并删除每个excel表格的第三行中的空值，用jupyter实现

要在Jupyter中实现读取多个Excel表格并删除每个表格的第三行中的空值，你可以使用`pandas`库。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 获取文件夹中的所有Excel文件
folder_path = 'your_folder_path'  # 替换为你的文件夹路径
file_list = os.listdir(folder_path)
excel_files = [file for file in file_list if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls')]

# 循环处理每个Excel文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 删除第三行中的空值
    df.iloc[2].dropna(inplace=True)
    
    # 保存修改后的Excel文件
    df.to_excel(file_path, index=False)

在上述代码中，首先使用`os.listdir()`函数获取指定文件夹中的所有文件，然后使用列表推导式筛选出Excel文件。接下来，循环处理每个Excel文件，使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件内容为DataFrame对象。然后，通过`df.iloc[2]`选择第三行，并使用`dropna()`函数删除该行中的空值。最后，使用`df.to_excel()`函数将修改后的DataFrame保存回原始Excel文件中。

请将代码中的`your_folder_path`替换为实际的文件夹路径，确保文件夹中只包含要处理的Excel文件。