import pandas as pd df = pd.ExcelFile(r'F:\Python_file\test_sheet\output3.xlsx') df.sheet_names df_list = [] for sheet in df.sheet_names: print(sheet) read_sheet = pd.read_excel(df, sheet, header=2) rows = range(0, read_sheet.shape[0]) for row in rows: try: col_test = read_sheet.iloc[row, 4] # print(col_test) # exit() if ("25" in col_test) and ('4.2v' in col_test or '4.2V' in col_test): # if '4.15V' in col_test: # continue # if ('60' in col_test or '45' in col_test): # continue df_list.append(read_sheet.iloc[[row], :5]) else: continue except Exception as err: print('col nan') df_list = pd.DataFrame(df_list) df_concat = pd.concat(df_list, axis=0) print(df_concat)

这段代码看起来是用来处理 Excel 文件的。首先，使用 pandas 库中的 ExcelFile 方法读取一个 Excel 文件，然后通过 sheet_names 属性获取所有工作表的名称。接下来，循环遍历每个工作表，使用 read_excel 方法读取数据，并通过 iloc 方法获取指定的行和列。其中，if 语句用于筛选出符合特定条件的行，将这些行添加到 df_list 中。最后，使用 concat 方法将 df_list 中的数据合并成一个 DataFrame，并输出结果。

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import pandas as pd df = pd.ExcelFile(r'F:\Python_file\read_sheet\CLP_LFP\xfun\output.xlsx') df.sheet_names df_flist = [] for sheet in df.sheet_names: print(sheet) read_sheet = pd.read_excel(df, sheet, header=2) rows = range(0, read_sheet.shape[0]) for row in rows: try: col_test = read_sheet.iloc[row, 3] if ("25" in col_test) and ('4.2v' in col_test or '4.2V' in col_test): # if '4.15V' in col_test: # continue # if ('60' in col_test or '45' in col_test): # continue df_flist.append(read_sheet.iloc[[row], :4]) except Exception as err: print('col nan') df_flist = pd.DataFrame(df_flist) df_concat = pd.concat(df_flist, axis=0) print(df_concat) 报错ValueError: Must pass 2-d input. shape=(120, 1, 4)

这是一个Python代码，看起来是在读取一个Excel文件中的多个sheet，然后筛选符合条件的行并将它们添加到一个列表中，最后将列表中的所有行合并成一个DataFrame。根据报错提示，可能是在尝试合并数据时出现了问题，需要查看具体的数据形状和内容来确定原因。可以尝试print一些中间结果来调试。另外，由于我是一个 AI，不能直接运行你的代码，如果你需要更多的帮助，请提供更多的信息或代码片段，这样我才能更好地帮助你。

创建一个Python脚本,命名为test1.py,使用pandas库完成一下功能: (1)今有2018年1月1日-15日的猪肉价格和牛肉价格的数据,它们存在与一个Excel表格中,如下表所示。将其读入Python中并用一个数据框变量df保存。

创建一个名为`test1.py`的Python脚本，首先需要安装pandas和openpyxl库，如果还没有安装可以使用pip来安装：

pip install pandas openpyxl

然后，在脚本中，你可以使用以下代码来读取Excel文件中的数据：

import pandas as pd

# 定义 Excel 文件路径及工作表名称
file_path = 'your_file.xlsx'  # 替换为实际的文件路径
sheet_name = 'Sheet1'  # 如果数据在第一个工作表，不需要指定

# 使用pandas读取Excel数据
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

# 检查数据是否成功读取
print(df.head())  # 打印前几行数据以确认

# 将日期列设置为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # 假设'Date'列是日期列

# 确保日期按升序排序
df.sort_values('Date', inplace=True)

# 最后将结果存储回新的Excel文件，方便后续操作
df.to_excel('output_data.xlsx', index=False)  # 输出到新的Excel文件