Python的環路通過Excel工作表，放入一個DF

Question

我有一個Excel文件foo.xlsx用約40張sh1，sh2等。每個片具有格式：

area  cnt name\nparty1 name\nparty2 
blah  9   5    5 
word  3   7    5 

在每個片材我要重命名的格式爲name\nparty的變量只能將party作爲標籤。示例輸出：

area  cnt party1 party2  sheet 
bacon  9   5   5  sh1 
spam  3   7   5  sh1 
eggs  2   18  4  sh2 

我讀在文件中：

book = pd.ExcelFile(path) 

然後想知道如果我需要做的：

for f in filelist: 
    df = pd.ExcelFile.parse(book,sheetname=??) 
    'more operations here' 
    # only change column names 2 and 3 
    i, col in enumerate(df): 
    if i>=2 and i<=3: 
     new_col_name = col.split("\n")[-1] 
     df[new_col_name] = 

或類似的東西？

Answer 1

如果您設置關鍵字參數sheetname=None，則read_excel方法pandas可讓您一次讀取所有表單。這將返回一個字典 - 鍵是表名，值是作爲數據框的表。

利用這一點，我們可以通過字典簡單循環和：

1. 添加一個額外的列包含相關SHEETNAME
2. 使用rename方法重命名我們列dataframes - 通過使用lambda，我們只需在每次有新行時拆分每個列名獲取列表的最終條目。如果沒有新行，列名稱不變。
3. 追加到「全表」

一旦做到這一點，我們將重置指數和所有應該很好。注意：如果您在一張紙上顯示的是當事人而不是其他人，則此功能仍然有效，但會填寫每張表中缺失的任何列，其中包含NaN。

import pandas as pd 

sheets_dict = pd.read_excel('Book1.xlsx', sheetname=None) 

full_table = pd.DataFrame() 
for name, sheet in sheets_dict.items(): 
    sheet['sheet'] = name 
    sheet = sheet.rename(columns=lambda x: x.split('\n')[-1]) 
    full_table = full_table.append(sheet) 

full_table.reset_index(inplace=True, drop=True) 

print full_table 

打印：

area cnt party1 party2 sheet 
0 bacon 9  5  5 Sheet1 
1 spam 3  7  5 Sheet1 
2 eggs 2  18  4 Sheet2