python读取excel表格所有的sheet,使用 sheet 对象的 columns 属性获取该 sheet 的所有列。然后遍历这些列，判断该列是否存在 A,B,C,W,E 列，如果不存在则跳过，否则对该列进行求和。

可以使用 Pandas 库来读取 excel 表格。首先，用 Pandas 的 read_excel 函数读取 excel 表格，并返回一个字典，其中键是 sheet 名称，值是对应的 DataFrame。然后，对于每个 sheet 的 DataFrame，使用 columns 属性获取列名列表，然后判断 A，B，C，W，E 是否在该列表中。如果不存在，则跳过，否则对该列使用 sum 函数求和。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 excel 表格
xlsx = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name=None)

# 遍历每个 sheet
for sheet_name, df in xlsx.items():
    # 获取列名列表
    columns = df.columns.tolist()
    # 判断 A，B，C，W，E 是否在该列表中
    if not set(['A', 'B', 'C', 'W', 'E']).issubset(set(columns)):
        continue
    # 对该列求和
    sum_columns = df[['A', 'B', 'C', 'W', 'E']].sum(axis=1)
    print(f'{sheet_name} 的 A、B、C、W、E 列的和为: {sum_columns.tolist()}')

希望对你有帮助！

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使用 pandas 库的 read_excel 函数读取 excel 表格所有的sheet，获取 sheet 的所有列。然后遍历这些列，判断该列是否存在 A,B,C,W,E 列，如果不存在则跳过，否则对该列进行求和。将结果保存到新列 ‘盖码合并’ 中。

好的，我明白了。可以先使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数读取 excel 表格所有的 sheet，然后遍历这些 sheet 中的所有列，判断该列是否存在 A、B、C、W 或者 E 列。如果不存在，就跳过该列，否则对该列进行求和，并将结果保存到新列 '盖码合并' 中。下面是代码实现：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
file_path = 'your_file_path.xls'
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)

# 遍历所有 sheet 中的所有列
for sheet_name, sheet_df in df.items():
    for col_name in sheet_df.columns:
        if col_name in ['A', 'B', 'C', 'W', 'E']:
            # 如果该列存在需要的列中，则对该列求和
            sum_value = sheet_df[col_name].sum()
            # 并将结果保存到新列 '盖码合并' 中
            sheet_df['盖码合并'] = sum_value
        else:
            # 否则跳过该列
            pass

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体实现还需要根据你的数据结构和需求来作出相应的修改。

python读取某表格所有sheet，固定某几列数据不删，其它列根据列的总和，若总和低于90则删除这列数据

可以使用 pandas 库来实现这个功能。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile('your_excel_file.xlsx')

# 遍历所有 sheet
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    # 读取当前 sheet 的数据
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)

    # 获取所有列的总和
    col_sums = df.sum()

    # 遍历所有列
    for col_name in df.columns:
        # 如果当前列不是固定列，并且总和低于 90，则删除该列
        if col_name not in ['column1', 'column2', 'column3'] and col_sums[col_name] < 90:
            df.drop(col_name, axis=1, inplace=True)

    # 将修改后的数据保存回 Excel 文件
    with pd.ExcelWriter('your_excel_file.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

其中，`your_excel_file.xlsx` 是你要处理的 Excel 文件名，`['column1', 'column2', 'column3']` 是那些固定不删除的列名。将代码中的这些参数替换成你实际需要的即可。