# 遍历数据表的每一行 for i in range(2, data_rows + 1): # 获取数据表中第i行的第1列的值 data_value = data_df.iloc[i - 1, 0] # 在其他信息表中查找data_value对应的值 match = other_df[other_df['PEGA-料號'] == data_value]['儲位'].values這是什麽意思
时间: 2024-03-28 10:36:26 浏览: 167
这段代码是用来遍历一个数据表的每一行,然后获取该行第1列的值,并在另一个信息表中查找该值对应的储位信息。
具体来说,第一行代码中的 `data_rows` 是数据表的总行数,`data_df` 是数据表的 DataFrame 对象。`range(2, data_rows + 1)` 表示从第2行到最后一行进行遍历,`i` 表示当前遍历的行数。
第二行代码中,`data_value` 是获取当前遍历行的第1列的值,`i-1` 是因为 Python 的索引是从0开始的,而数据表的行数是从1开始的。
第三行代码中,`other_df` 是另一个信息表的 DataFrame 对象,`'PEGA-料號'` 是该信息表中的一列,用来存储数据表中的值。`data_value` 就是从数据表中获取的值,`other_df[other_df['PEGA-料號'] == data_value]` 表示在信息表中查找 `PEGA-料號` 列中值等于 `data_value` 的行。`['儲位']` 表示取出该行中 `儲位` 列的值,`.values` 表示将该值转换成数组形式。
最终,`match` 变量存储了在另一个信息表中查找到的储位信息。
相关问题
import openpyxl # 读取excel表格数据,并将数据保存在一个列表中 data = [] with openpyxl.load_workbook('example.xlsx') as wb: sheet = wb['Sheet1'] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_data = [] for cell in row: if cell.value is not None: row_data.append(cell.value) data.append(row_data) # 对比需要对齐的两列数据 merged_data = [] for row_data in data: # 设置参数 merge_cells = True for col_idx in range(len(row_data[0])): col_data = row_data[col_idx] for col_idx_2 in range(len(col_data)): if col_data[col_idx_2] != col_data[col_idx_2 + 1]: merge_cells = False break if merge_cells: # 循环遍历列表中的每一行数据,对比该行与对齐列的数据是否一致 for cell_idx in range(len(col_data)): cell_data = col_data[cell_idx] for row_idx in range(len(merged_data)): if cell_data == merged_data[row_idx][cell_idx]: # 如果一致,则将不一致的数据用新列表的形式保存起来 merged_data[row_idx][cell_idx] = [cell_data] break
这段代码的作用是读取一个Excel表格中的数据,并对比需要对齐的两列数据。如果两列数据完全一致,则将这两列数据合并为一列,并将合并后的数据保存在一个新的列表中。
代码中首先使用openpyxl模块读取了一个Excel表格的数据,并将数据保存在一个列表中。然后循环遍历列表中的每一行数据,对比需要对齐的两列数据是否完全一致。如果两列数据完全一致,则将这两列数据合并为一列,并将合并后的数据保存在一个新的列表中。
需要注意的是,这段代码中使用了一些变量和参数,包括:
- data:保存Excel表格数据的列表。
- wb:表示Excel工作簿对象。
- sheet:表示Excel工作表对象。
- merged_data:保存合并后数据的列表。
- merge_cells:表示是否需要合并单元格的参数。
- row_data:表示Excel表格中的一行数据。
- col_data:表示需要对齐的两列数据。
- cell_data:表示Excel表格中的一个单元格数据。
- col_idx、col_idx_2、cell_idx、row_idx:表示数据在列表中的索引。
需要注意的是,这段代码只适用于需要对齐的两列数据完全一致的情况,并不能处理其他情况下的数据对比和合并。如果需要对比和合并其他类型的数据,需要对代码进行相应的修改和调整。
怎么获得 ymltext = open_yml() file_path = ymltext['excel_path'] sheet_name = ymltext['open_excel_sheet_name'] "打开excel文件" def get_test_data(file_path, sheet_name): # 打开Excel文件并获取工作簿对象 workbook = xlrd.open_workbook(file_path) # 获取指定的工作表对象 sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name) # 获取行数和列数 rows = sheet.nrows cols = sheet.ncols # 定义一个空列表,用于存储测试数据 test_data = [] # 遍历每一行数据 for i in range(1, rows): # 定义一个字典,用于存储每一行数据 row_data = {} # 遍历每一列数据 for j in range(cols): # 获取单元格的值并添加到字典中 key = sheet.cell_value(0, j) value = sheet.cell_value(i, j) row_data[key] = value #将每一行数据添加到测试数据列表中 test_data.append(row_data) # 返回测试数据列表 return test_data里面返回的值并带到 def send_request(url, method, headers, params=None, data=None, json=None): # 发送HTTP请求并获取响应结果 response = requests.request(method=method, url=url, headers=headers, params=params, data=data, json=json) # 获取响应状态码和响应内容 status_code = response.status_code content = response.text # 将响应状态码和响应内容添加到字典中 result = {'status_code': status_code, 'content': content} # 返回响应结果字典 return result方法里面
在这个例子中,先使用`open_yml()`函数打开一个YAML文件,然后从中获取Excel文件路径和工作表名称,然后把这两个参数传给`get_test_data()`函数来读取Excel文件中的测试数据,最后把测试数据传给`send_request()`函数来发送HTTP请求并获取响应内容。
具体实现步骤如下:
1. 首先,使用`open_yml()`函数打开一个YAML文件,保存返回值到`ymltext`变量中。
```
ymltext = open_yml()
```
2. 从`ymltext`变量中获取Excel文件路径和工作表名称。
```
file_path = ymltext['excel_path']
sheet_name = ymltext['open_excel_sheet_name']
```
3. 调用`get_test_data()`函数读取Excel文件中的测试数据。
```
test_data = get_test_data(file_path, sheet_name)
```
4. 遍历`test_data`列表,依次发送HTTP请求并获取响应内容。
```
for data in test_data:
url = data['url']
method = data['method']
headers = data['headers']
params = data.get('params')
data = data.get('data')
json = data.get('json')
response = send_request(url, method, headers, params=params, data=data, json=json)
print(response)
```
注意,在发送HTTP请求时,需要根据测试数据中的请求方法、请求头、请求参数等信息来构造请求,并把请求参数传给`send_request()`函数。
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