首页import os import pandas as pd # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/yh/PycharmProjects/study/A5204990500002023050006' # 获取文件夹中的所有文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 过滤出所有Excel文件名 excel_files = [file for file in file_names if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls')] # 循环读取所有Excel文件 for file in excel_files: # 拼接文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, file) # 使用pandas读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path,engine='openpyxl') # 处理读取的Excel表格 # ...

import os import pandas as pd # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/yh/PycharmProjects/study/A5204990500002023050006' # 获取文件夹中的所有文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 过滤出所有Excel文件名 excel_files = [file for file in file_names if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls')] # 循环读取所有Excel文件 for file in excel_files: # 拼接文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, file) # 使用pandas读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path,engine='openpyxl') # 处理读取的Excel表格 # ...

时间: 2024-04-23 17:25:45 浏览: 232

python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

python数据分析与可视化 python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) # 计算每列的平均值 data_mean = data.mean() # 绘制直方图 data['A'].plot(kind='hist', bins=30, color='lightblue', edgecolor='black') # 设置标题和标签 plt.title('Histogram of A') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') # 显示图形 plt.show() 这段代码首先导入了必要的Python库，并创建了一个包含随机数的DataFram

这段代码的功能是读取文件夹`C:/yh/PycharmProjects/study/A5204990500002023050006`中的所有Excel文件，并使用`pandas`库读取这些Excel文件。具体来说，代码首先使用`os.listdir`函数获取文件夹中的所有文件名，然后使用列表推导式过滤出所有Excel文件名，并循环读取每个Excel文件。在循环中，代码使用`os.path.join`函数拼接文件路径，然后使用`pd.read_excel`函数读取Excel文件。需要注意的是，代码使用`engine='openpyxl'`指定了读取Excel文件所需的引擎为`openpyxl`，这是因为该文件中可能包含一些`xlrd`无法处理的特殊格式。在读取Excel文件后，您可以在处理读取的Excel表格的代码块中进行必要的处理。

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