Pandas -遍历工作表
我有5张工作表，并创建了一个脚本来进行大量的格式化，我对每张工作表进行了测试，它工作得很完美。
import numpy as np
import pandas as pd
FileLoc = r'C:\T.xlsx'
Sheets = ['Alex','Elvin','Gerwin','Jeff','Joshua',]
df = pd.read_excel(FileLoc, sheet_name= 'Alex', skiprows=6)
df = df[df['ENDING'] != 0]
df = df.head(30).T
df = df[~df.index.isin(['Unnamed: 2','Unnamed: 3','Unnamed: 4','ENDING' ,3])]
df.index.rename('STORE', inplace=True)
df['index'] = df.index
df2 = df.melt(id_vars=['index', 2 ,0, 1] ,value_name='SKU' )
df2 = df2[df2['variable']!= 3]
df2['SKU2'] = np.where(df2['SKU'].astype(str).fillna('0').str.contains('ALF|NOB|MET'),df2.SKU, None)
df2['SKU2'] = df2['SKU2'].ffill()
df2 = df2[~df2[0].isnull()]
df2 = df2[df2['SKU'] != 0]
df2[1] = pd.to_datetime(df2[1]).dt.date
df2.to_excel(r'C:\test.xlsx', index=False)但是当我在Sheet_name = Sheets中分配一个列表时，它总是产生一个错误的KeyError: 'ENDING'。代码的这一部分：
Sheets = ['Alex','Elvin','Gerwin','Jeff','Joshua',]
df = pd.read_excel(FileLoc,sheet_name='Sheets',skiprows=6) 有没有合适的方法来做这件事，比如循环？
我期望的结果是执行我创建的格式，并将其合并到一个excel文件中。
注:所有工作表都具有相同的格式。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-10-31 19:59:37
在使用read_excel方法时，如果给出参数sheet_name=None，就会得到一个以表名称为键、以相关的DataFrame为值的OrderedDict。因此，您可以应用此方法并使用.items()遍历字典。
代码应该是这样的，
dfs = pd.read_excel('your-excel.xlsx', sheet_name=None)
for key, value in dfs.items():
# apply logic to value如果您希望合并工作表中的数据，则可以使用.append()。我们可以在将逻辑应用于每个工作表中的数据之后追加数据。看起来就像这样，
combined_df = pd.DataFrame()
dfs = pd.read_excel('your-excel.xlsx', sheet_name=None)
for key, value in dfs.items():
# apply logic to value, which is a DataFrame
combined_df = combined_df.append(sheet_df)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69792359
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