data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python") 批量处理xlsx文件这个代码要怎么改

如果要批量处理 xlsx 文件，可以使用 pandas 库中的 `read_excel()` 函数。以下是一段示例代码，假设 xlsx 文件所在的文件夹路径为 `D:/批量处理文件/`，其中包含多个 xlsx 文件：

import os
import pandas as pd

folder_path = r"D:/批量处理文件/"
files = os.listdir(folder_path)
for file in files:
    if file.endswith(".xlsx"):
        file_path = os.path.join(folder_path, file)
        data = pd.read_excel(file_path)
        # 在这里对读入的数据进行处理
        # ...

这段代码首先获取指定文件夹路径下的所有文件列表，然后遍历列表中的每个文件，如果是 xlsx 文件则读入数据，进行处理。其中 `os.path.join()` 用于拼接文件路径，`file.endswith(".xlsx")` 用于判断文件是否以 `.xlsx` 结尾。

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for i in name_list: data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python")批量处理xlsx文件这个代码要怎么改

如果要将这段代码修改为批量处理 xlsx 文件，可以先将文件名中的 `.csv` 替换为 `.xlsx`，然后使用 pandas 库中的 `read_excel()` 函数读取数据。以下是一段修改后的示例代码：

import os
import pandas as pd

folder_path = r"D:/批量处理文件/"
name_list = os.listdir(folder_path)

for name in name_list:
    if name.endswith(".csv"):
        # 将文件名中的 .csv 替换为 .xlsx
        xlsx_name = name.replace(".csv", ".xlsx")
        csv_path = os.path.join(folder_path, name)
        xlsx_path = os.path.join(folder_path, xlsx_name)
        
        # 使用 pandas 库中的 read_csv() 函数读取 csv 文件
        data = pd.read_csv(csv_path, engine="python")
        
        # 将数据写入新的 xlsx 文件
        data.to_excel(xlsx_path, index=False)

这段代码首先获取指定文件夹路径下的所有文件列表，然后遍历列表中的每个文件，如果是 csv 文件则将文件名中的 `.csv` 替换为 `.xlsx`，然后读取 csv 文件数据并将其写入新的 xlsx 文件。其中 `to_excel()` 用于将数据写入 xlsx 文件，`index=False` 表示不写入行索引。