python读取excel没有列明的数据

如果 Excel 文件中没有列明，则可以使用 pandas 库中的 read_excel 函数来读取数据。在读取数据时，可以通过 header 参数来指定表头行的位置，如下所示：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，表头在第一行之后，第一行为数据
df = pd.read_excel('file.xlsx', header=None, skiprows=1)

# 打印读取的数据
print(df)

在上面的代码中，header 参数被设置为 None，这表示不将任何行作为表头。skiprows 参数被设置为 1，这表示跳过第一行，从第二行开始读取数据。如果 Excel 文件中有多个表单，可以使用 sheet_name 参数来指定要读取的表单名称或索引。

相关问题

python读取佛山的excel表格内所有sheet,如果列明不是‘区’,‘省’,‘街道’, id ,‘日期’,‘数量’, 国家 ,并且获取最后一行第一列之后的数据,数值低于90则删除这列数据,将处理好的数据保存到原表格

下面是实现该功能的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = 'Foshan.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)

# 处理每个sheet
for sheet_name in data:
    # 获取当前sheet的列名
    column_names = list(data[sheet_name].columns)

    # 判断是否包含不需要的列
    if '区' not in column_names and '省' not in column_names and '街道' not in column_names \
            and 'id' not in column_names and '日期' not in column_names \
            and '数量' not in column_names and '国家' not in column_names:
        # 获取最后一行第一列之后的数据
        last_row = data[sheet_name].iloc[-1]
        start_index = column_names.index(last_row.index[0]) + 1
        last_row_data = last_row.iloc[start_index:]

        # 删除数值低于90的列
        for col in last_row_data.index:
            if last_row_data[col] < 90:
                data[sheet_name] = data[sheet_name].drop(columns=col)

# 保存修改后的Excel文件
with pd.ExcelWriter(file_path) as writer:
    for sheet_name in data:
        data[sheet_name].to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

首先使用`pd.read_excel`函数读取Excel文件，并使用参数`sheet_name=None`读取所有sheet。然后使用`for`循环处理每个sheet。

在循环中，使用`list(data[sheet_name].columns)`获取当前sheet的列名，并判断是否包含不需要的列。如果不包含，则使用`data[sheet_name].iloc[-1]`获取最后一行的数据，然后使用`last_row.index[0]`获取最后一行的第一个元素，也就是第一列的数据。根据该数据的索引位置计算出第一列之后的数据，并将其保存在`last_row_data`变量中。

接着，使用`for`循环遍历`last_row_data`中的每个元素，如果该元素小于90，则使用`data[sheet_name].drop(columns=col)`删除该列数据。

最后，使用`pd.ExcelWriter`和`to_excel`函数将修改后的数据保存到原Excel文件中。

python 將一個路徑中多個格式的excel合并爲一個，注意有的excel中只有一列數據的，就不要合并還要注意有的表中列名是帶有超鏈接，所以合并時不要合并列明

您可以使用Python中的pandas库来实现将多个格式的Excel文件合并为一个文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 设置要合并的文件夹路径
folder_path = '/path/to/excel/files'

# 获取文件夹中的所有Excel文件
all_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls')]

# 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 遍历每个Excel文件并合并数据
for file in all_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    
    # 读取Excel文件的第一个Sheet，跳过表头行，不合并列名
    df = pd.read_excel(file_path, skiprows=1)
    
    # 如果Excel文件中只有一列数据，则跳过合并
    if df.shape[1] == 1:
        continue
    
    merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
merged_file_path = '/path/to/save/merged_file.xlsx'
merged_data.to_excel(merged_file_path, index=False)

print("合并完成！")

您需要将`/path/to/excel/files`替换为实际的Excel文件夹路径，将`/path/to/save/merged_file.xlsx`替换为您希望保存合并后文件的路径和名称。

这段代码会遍历指定文件夹中的所有Excel文件，将每个文件中的内容合并到一个DataFrame中。在读取每个文件时，通过设置`skiprows=1`来跳过第一行，即表头行，从而不合并列名。如果某个Excel文件只有一列数据，会被跳过不进行合并。

注意：在运行代码之前，请确保已经安装了pandas库。可以使用`pip install pandas`命令进行安装。