python读取excel表格每个的sheet,获取每个sheet最后一行第一列之后每数值,如低于90且列名不等于‘区’或者‘省’或者‘街道’, id ,‘日期’,‘数量’, ‘国家’ ,则以,若删除该列数据,
时间: 2024-05-21 20:13:18 浏览: 23
可以使用Python的pandas库来读取Excel表格。具体可以按照以下步骤操作:
1. 使用pandas库的read_excel函数读取Excel表格,例如:data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)
2. 遍历每个sheet,获取每个sheet的最后一行第一列之后的每个数值,可以使用pandas库的iloc函数,例如:last_row = sheet.iloc[-1,1:]
3. 遍历每个数值,判断是否低于90且列名不等于‘区’或者‘省’或者‘街道’,可以使用pandas库的iterrows函数和isin函数,例如:for index, row in last_row.iterrows(): if row < 90 and row.name not in ['区', '省', '街道']: sheet = sheet.drop(row.name, axis=1)
4. 若删除该列数据,则可以使用pandas库的drop函数,例如:sheet = sheet.drop(row.name, axis=1)
注意:以上代码仅为参考,具体实现需要根据实际情况进行调整。
相关问题
python读取excel表格所有的sheet,获取每个sheet最后一行第1列后的数值,如低于90且列名不等于‘区’或者‘省’或者‘街道’, id ,‘日期’,‘数量’, ‘国家’ ,则删除整列
Sure, 这是一个关于python读取excel表格的问题。在Python中,可以使用Pandas库中的read_excel函数读取表格数据。对于获取每个sheet最后一行第1列后的数值以及删除满足条件的列,可以使用Pandas库提供的函数进行操作。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取excel表格数据
file_path = "/path/to/excel/file.xlsx"
excel_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
# 获取每个sheet最后一行第1列的数值
for sheet_name in excel_data.keys():
sheet_data = excel_data[sheet_name]
last_row_value = sheet_data.iloc[-1, 0]
# 判断是否删除该列
if last_row_value < 90 and sheet_data.columns[0] not in ['区', '省', '街道', 'id', '日期', '数量', '国家']:
sheet_data.drop(sheet_data.columns[0], axis=1, inplace=True)
```
注意,以上代码只是一个示例,需要根据具体情况进行适当修改。如果还有其它问题,欢迎随时提出。
python读取excel表格所有的sheet,获取每个sheet最后一行第1列以外的数值,如低于90且列名不等于‘区’或者‘省’或者‘街道’, id ,‘日期’,‘数量’, ‘国家’ ,则删除整列
很好,这是一个关于Python读取Excel表格的问题,我可以回答你。要获取每个sheet最后一行第1列以外的数值,可以使用 pandas 库的 read_excel() 方法读取Excel,并且通过 pd.DataFrame.drop() 方法删除符合条件的行。具体的代码实现可以参考以下示例:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('your_excel_file.xlsx')
# 遍历每个sheet
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
# 获取当前sheet的数据
sheet_data = excel_file.parse(sheet_name)
# 获取最后一行,并删除符合条件的行
last_row = sheet_data.iloc[-1, :]
drop_cols = [col_name for col_name in last_row.index if last_row[col_name] < 90 and col_name not in ['区', '省', '街道', 'id', '日期', '数量', '国家']]
sheet_data.drop(columns=drop_cols, inplace=True)
# 打印处理后的数据
print(f"Sheet '{sheet_name}':\n{sheet_data}\n")
```
希望这个回答能够帮到您。如果您还有其它问题,请随时提出。
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