使用循环使用 Pandas 转换多个数据帧

斯皮罗斯·阿莫斯

我目前正在做一个项目,我必须从一个 Excel 文件中进行一些转换和清理,该文件在每个工作表中都有相同的表格,只是每个工作表代表不同的月份(表格中的不同值)。

因此,进行转换的代码仅对于不同的工作表是相同的。

df_at_jan  = pd.read_excel("C:/Users/Spiros/Desktop/Reporting.xlsx",
                      sheet_name='Jan 2018')
df_at_feb  = pd.read_excel("C:/Users/Spiros/Desktop/Reporting.xlsx",
                          sheet_name='Feb 2018')

df_at_jan.drop([0,1,2],axis=0)
df_at_jan.columns = df_at_jan.iloc[3]

df_at_feb.drop([0,1,2],axis=0)
df_at_feb.columns = df_at_feb.iloc[3]

当然,我必须在所有月份都这样做,我想知道如何使用 for 循环来做到这一点,以免为每个不同的月份重新创建代码。

我对 Python 很陌生,所以任何帮助都将不胜感激。

非常感谢!

特里

我无法测试,因为您没有给出数据示例,但是根据thisthis答案,您可以尝试:

xl = pd.ExcelFile('C:/Users/Spiros/Desktop/Reporting.xlsx')

sheets = xl.sheet_names

df_array = []

for sheet in sheets:
  df_temp = pd.read_excel(xl , sheet)
  df_temp = df_temp.drop([0,1,2],axis=0)
  df_temp.columns = df_temp.iloc[3]

  df_array.append(df_temp)

每个月的数据都会在数组的一个位置。

如果您需要将所有数据变成单个 DataFrame,请执行以下操作:

df = pd.concat(df_array, ignore_index = True)

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