for sheet_name in excel_file.sheet_names:
时间: 2023-05-12 17:05:40 浏览: 69
这是一个 Python 代码片段,用于遍历 Excel 文件中的所有工作表名称。具体实现可以参考以下代码:
import openpyxl
excel_file = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
print(sheet_name)
注意,这里的 excel_file.sheet_names 是一个列表,包含了 Excel 文件中所有工作表的名称。遍历时,可以使用 for 循环逐个输出每个工作表的名称。
相关问题
import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx') dfs = [] for sheet_name in excel_file.sheet_names: df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) dfs.append(df) # 合并所有工作表 combine
这段代码实现的功能是读取 Excel 文件中的所有工作表,并将它们合并成一个 DataFrame 对象。具体来说,它首先使用 Pandas 库中的 `ExcelFile` 函数读取 Excel 文件,然后通过遍历所有工作表的方式,使用 `read_excel` 函数读取每个工作表的数据,并将它们存储在一个列表中。最后,使用 Pandas 库中的 `concat` 函数将所有工作表的数据合并成一个 DataFrame 对象。
import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 读取Excel文件 file_path = 'D:/workspace/python/7test.xlsx' output_file_path = 'D:/workspace/python/6test.xlsx' sheet_name = '客户信息系统交易接口交易总览' # 读取指定sheet页数据 data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 合并第一列和第二列的数据,并放在第三列 data['交易场景'] = data['交易码'].astype(str) + data['交易名称'].astype(str) # 保存修改后的数据到新的Excel文件 data.to_excel(output_file_path, sheet_name=sheet_name, index=False) # 打印行数 print("行数:", len(data)) # 打印结果 print(data['交易场景'][0]) data_list = data['交易场景'].tolist # 获取所有sheet页名称 excel_file = pd.ExcelFile(file_path) sheet_names = data['交易码'].values.tolist() print(type(excel_file.sheet_names)) print(type(data['交易场景'])) print(type(sheet_names)) # 打开 Excel 文件 workbook = load_workbook(file_path) # 查找匹配的 sheet 页 matched_sheets = [] for sheet_name in sheet_names: for sheet in excel_file.sheet_names: if sheet_name in sheet: matched_sheets.append(sheet) # 打印匹配的 sheet 页 for sheet in matched_sheets: print(sheet) 优化这段代码
这段代码可以进行一些优化,以下是一些改进的建议:
1. 使用上下文管理器来打开 Excel 文件,可以确保文件在使用完后被正确关闭,这可以通过 `with` 语句来实现。
2. 将文件路径和输出文件路径作为参数传递给函数,而不是直接在代码中硬编码。这样可以增加代码的可复用性。
3. 使用列表推导式来替代循环创建匹配的 sheet 页列表。
4. 将打印结果的部分放在一个函数中,以便在需要时调用。
下面是优化后的代码示例:
```python
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
def process_excel(file_path, output_file_path, sheet_name):
# 读取Excel文件
with pd.ExcelFile(file_path) as excel_file:
# 读取指定sheet页数据
data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
# 合并第一列和第二列的数据,并放在第三列
data['交易场景'] = data['交易码'].astype(str) + data['交易名称'].astype(str)
# 保存修改后的数据到新的Excel文件
data.to_excel(output_file_path, sheet_name=sheet_name, index=False)
# 返回行数
return len(data)
def print_results(data):
# 打印行数
print("行数:", len(data))
# 打印结果
print(data['交易场景'][0])
# 获取所有sheet页名称
sheet_names = data['交易码'].values.tolist()
# 打印匹配的 sheet 页
matched_sheets = [sheet for sheet in excel_file.sheet_names if any(sheet_name in sheet for sheet_name in sheet_names)]
for sheet in matched_sheets:
print(sheet)
# 文件路径和输出文件路径
file_path = 'D:/workspace/python/7test.xlsx'
output_file_path = 'D:/workspace/python/6test.xlsx'
sheet_name = '客户信息系统交易接口交易总览'
# 处理 Excel 文件
data = process_excel(file_path, output_file_path, sheet_name)
# 打印结果
print_results(data)
```
通过这些优化,代码更具可读性和可维护性,并且遵循了一些最佳实践。希望这能帮到你!