python读取某表格所有sheet，固定某几列数据不删，并根据合计该行数据，若合计行数值低于90则删除这列数据

以下是可以实现该功能的Python代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，返回所有sheet的DataFrame列表
def read_excel(file):
    xl = pd.ExcelFile(file)
    dfs = []
    for sheet in xl.sheet_names:
        df = xl.parse(sheet)
        dfs.append(df)
    return dfs

# 固定不删的列
fixed_cols = ['名称', '数量']

# 检查合计行数值是否低于90
def check_total(row):
    total = row.sum()
    return total >= 90

# 处理每个DataFrame
def process_df(df):
    # 根据合计行筛选出需要删除的列
    to_drop = []
    for col in df.columns:
        if col not in fixed_cols:
            if not check_total(df[col]):
                to_drop.append(col)
    # 删除需要删除的列
    df.drop(to_drop, axis=1, inplace=True)

# 主函数
def main():
    file = 'example.xlsx'
    dfs = read_excel(file)
    for df in dfs:
        process_df(df)
    # 将处理后的DataFrame写回Excel文件
    with pd.ExcelWriter(file) as writer:
        for i, df in enumerate(dfs):
            df.to_excel(writer, sheet_name=f'Sheet{i+1}', index=False)

if __name__ == '__main__':
    main()

说明：

- `read_excel` 函数使用 Pandas 库的 `ExcelFile` 和 `parse` 函数读取 Excel 文件，返回所有 sheet 的 DataFrame 列表。
- `fixed_cols` 列表存储需要固定不删的列的列名。
- `check_total` 函数用于检查合计行数值是否低于 90，返回布尔值。
- `process_df` 函数用于处理每个 DataFrame，首先根据合计行筛选出需要删除的列，然后使用 DataFrame 的 `drop` 方法删除这些列。
- `main` 函数是程序的主入口，读取 Excel 文件，处理每个 DataFrame，最后将处理后的 DataFrame 写回 Excel 文件。
- 程序使用了 Pandas 库的 `ExcelWriter` 和 `to_excel` 函数将 DataFrame 写回 Excel 文件。

注意：

- 本程序假设每个 sheet 的合计行都在最后一行，且合计行的起始单元格是 A1。
- 本程序仅处理数值类型的列，不处理其他类型的列。如果需要处理其他类型的列，可以根据实际情况修改代码。