python读取文件中的列表,python提取excel表中指定列的值
本文主要介绍python根据列索引提取文件夹中所有excel指定列的摘要。本文将通过各种场景分析并结合示例代码向您详细介绍。有需要的朋友可以参考一下。
00-1010前言一、场景描述二、python摘要
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前言
情景一：
文件夹里有很多excel数据，包含相同的数据格式。我们需要提取每个文件中指定的几列数据，并将它们汇总到一个文件中(因为它们是按列索引提取的，所以列的顺序可以不同)
汇总后：
一、情景描述
注意事项：
只能有运行文件。py和要汇总的文件放在文件所在的文件夹，不能有其他文件夹，否则会出现运行错误；第二次运行时，需要删除第一次得到的结果文件res.xlsx，否则会出现运行错误；代码如下（示例）：
# -*-编码： utf-8-*-
导入操作系统
进口熊猫作为pd
#输入参数是excel表格所在的目录。
def to_one_excel(目录):
dfs=[]
#遍历文件目录并将所有表表示为pandas中的DataFrame对象。
# for root _ dir，sub _ dir，os.walk中的文件(r dir) 3360 #第一个是起始路径，第二个是起始路径下的文件夹，第三个是起始路径下的文件。
对于操作系统中的根目录、子目录、文件。Walk (dir) 3360 #第一个是起始路径，第二个是起始路径下的文件夹，第三个是起始路径下的文件。
对于文件：中的文件
if file.endswith(xlsx):
#构造一个绝对路径
文件名=os.path.join(根目录，文件)
# df=pd.read_excel(文件名)
Df _ 1=list (PD。READ _ excel (file _ name，nrows=1)) #读取excel数据的第一行并放入列表中
# excel将第一行数据返回列表
打印(文件名)
打印(类型(df_1))
打印(df_1)
#根据第一个列名获取每个文件中所需列的列索引，并返回索引值
O _ yin _ 1=df _ 1.index (people )
O _ yin _ 2=df _ 1.index(效率)
O _ yin _ 3=df _ 1.index(成就)
O _ yin _ 4=df _ 1.index (yield )
O _ yin _ 5=df _ 1.index (node )
O _ yin _ 6=df _ 1.index(备注)
#读取文件内容usecols=[1，3，4]读取列1，3，4
df=pd.read_excel(file_name，use cols=[索_yin_1，索_yin_2，索_yin_3，索_yin_4，索_yin_5，索_yin_6]，sheet_name=data )
# pf=pd.read_excel(xxx.xls ，usecols=[1，3，4]，sheet_name=data )
#打印(pf)
#添加数据列表，将每个文件的名称添加到该文件的数据中，确定每条数据属于哪个文件。
Excel _ name=file.replace(。xlsx ， )#提取每个Excel文件的名称并移除。xlsx后缀。
Df[文件名]=excel_name #新列名为“文件名”，列数据为excel文件名
Dfs.append(df) #将新创建的文件列表追加到摘要excel中。
#行合并
df_concated=pd.concat(dfs)
#构造输出目录的绝对路径
out_path=os.path.join(dir， res.xlsx )
#输出到excel表，并删除熊猫的默认索引列
df_concated.to_excel(out_path，sheet_name=Sheet1 ，index=None)
#调用并执行函数
to _ one _ excel(r e : \ py \ python 3.7 \ test \ test 96 )
二、python汇总
分享：
固守旧我，维持现状，最大的好处就是避免改变。就像陷入了一个负能量循环。你越害怕改变，你就越没有动力去改变。
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