df=pd.DataFrame() for file in filelist:

这段代码不是完整的代码，缺少下一行的代码，但是根据上下文来看，这段代码可能是要读取多个文件并将它们合并成一个 DataFrame。具体步骤如下：

1. 创建一个空的 DataFrame，命名为 df。
2. 遍历一个文件列表，每次取出一个文件，命名为 file。
3. 对每个文件进行读取和处理，将处理结果存入一个临时的 DataFrame。
4. 将临时的 DataFrame 和 df 进行合并，将数据添加到 df 中。

如果想要完整的代码，需要看下一行的代码。

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df=pd.DataFrame() for file in filelist: temp=pd.read_excel(file,sheet_names= '会议纪要') df=pd.concat(df,temp,axis = 0)

这段代码使用了 pandas 库中的 concat() 函数，将多个 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 合并成一个 DataFrame，并赋值给变量 df。

具体解释如下：

1. 首先创建一个空的 DataFrame，赋值给变量 df。

2. 使用 for 循环遍历文件列表 filelist 中的每个文件名。

3. 对于每个文件，使用 read_excel() 函数读取其中名为“会议纪要”的 sheet，并赋值给变量 temp。

4. 使用 concat() 函数将 temp 和 df 按行合并成一个新的 DataFrame，并重新赋值给变量 df。

5. 最终 df 中包含了所有 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 中的数据。

import os import pandas as pd os.chdir('C:\\Excel') cwd = os.path.abspath('') files = os.listdir(cwd) #方法一：获取所给文件的第一个工作表 df = pd.DataFrame() for file in files: if file.endswith('.xlsx'): df = df.append(pd.read_excel(file),ignore_index=True) df.head() df.to_excel('total_sales.xlsx') #方法二：获取所给文件的所有工作表 df_total = pd.DataFrame() #遍历所有Excel文件 for file in files: if file.endswith('.xlsx'): Excel_file = pd.ExcelFile(file) sheets = Excel_file.sheet_names #遍历Excel文件中的工作表' for sheet in sheets: df = Excel_file.parse(sheet_name = sheet) df_total = df_total.append(df) df_total.to_excel('combined_file.xlsx') print(df_total)

这段代码是用来将多个 Excel 文件中的数据合并到一个文件中。第一种方法是将每个 Excel 文件的第一个工作表读入一个 DataFrame 中，并使用 `append` 方法将多个 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中，最后将合并后的 DataFrame 写入到一个新的 Excel 文件中。第二种方法是遍历每个 Excel 文件中的所有工作表，并使用 `parse` 方法将每个工作表读入到一个 DataFrame 中，然后使用 `append` 方法将所有 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中，最后将合并后的 DataFrame 写入到一个新的 Excel 文件中。这两种方法都是使用 `pandas` 库实现的。