# 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

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。