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)
时间: 2024-02-15 19:26:51 浏览: 22
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。
相关问题
import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')
这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件并将其存储为 DataFrame 对象,代码中的 `path/to/file.xlsx` 应该被替换为实际文件路径。如果文件位于当前工作目录中,则可以直接使用文件名而不需要路径。例如,如果文件名为 `data.xlsx`,则可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
这将读取名为 `data.xlsx` 的文件并将其存储为 DataFrame 对象 `df`。
import pandas as pd city = pd.ExcelFile('city.xlsx')
你这段代码中有一个语法错误,应该在第二行代码的等号两侧加上空格,如下所示:
```python
import pandas as pd
city = pd.ExcelFile('city.xlsx')
```
这样修改后,你就可以使用 Pandas 库中的 `ExcelFile` 方法读取名为 `city.xlsx` 的 Excel 文件了。如果你仍然遇到问题,请提供更多的错误信息和上下文。