Блог

Я работаю с большим файлом Excel, имеющим 22 листа, где каждый лист имеет одинаковые заголовки coulmn, но не имеет равного количества строк. Я хотел бы получить средние значения (за исключением нулей) для столбцов от AA до AX для всех 22 листов. Столбцы имеют заголовки, которые я использую в своем коде.

Вместо того, чтобы читать каждый лист, я хочу перебирать листы и получать на выходе средние значения. С помощью ответов на другие сообщения у меня есть это:

 import pandas as pd

xls = pd.ExcelFile('myexcelfile.xlsx')
xls.sheet_names
#print(xls.sheet_names)
out_df = pd.DataFrame()

for sheets in xls.sheet_names:
    df = pd.read_excel('myexcelfile.xlsx', sheet_names= None)
    df1= df[df[:]!=0]
    df2=df1.loc[:,'aa':'ax'].mean()
    out_df.append(df2)  ## This will append rows of one dataframe to another(just like your expected output)

print(out_df2)

## out_df will have data from all the sheets
  

Код работает до сих пор, но только на одном из листов. Как мне заставить его работать для всех 22 листов?

Вы можете использовать numpy для выполнения базовой математики в pandas.DataFrame или pandas.Серия взгляните на мой код ниже

 import pandas as pd, numpy as np

XL_PATH = r'C:UsersYourNamePythonProjectBook1.xlsx'


xlFile = pd.ExcelFile(XL_PATH)
xlSheetNames = xlFile.sheet_names

dfList = []     # variable to store all DataFrame

for shName in xlSheetNames:
    df = pd.read_excel(XL_PATH, sheet_name=shName)  # read sheet X as DataFrame
    dfList.append(df)   # put DataFrame into a list


for df in dfList:
    print(df)
    dfAverage = np.average(df)  # use numpy to get DataFrame average
    print(dfAverage)
  

 #Try code below

import pandas as pd, numpy as np, os

XL_PATH = "YOUR EXCEL FULL PATH"
SH_NAMES = "WILL CONTAINS LIST OF EXCEL SHEET NAME"
DF_DICT = {} """WILL CONTAINS DICTIONARY OF DATAFRAME"""

def readExcel():
        if not os.path.isfile(XL_PATH): return FileNotFoundError
        SH_NAMES = pd.ExcelFile(XL_PATH).sheet_names
        
        # pandas.read_excel() have argument 'sheet_name'
        # when you put a list to 'sheet_name' argument
        # pandas will return dictionary of dataframe with sheet_name as keys
        DF_DICT = pd.read_excel(XL_PATH, sheet_name=SH_NAMES)
        return SH_NAMES, DF_DICT
        
#Now you have DF_DICT that contains all DataFrame for each sheet in excel
#Next step is to append all rows data from Sheet1 to SheetX
#This will only works if you have same column for all DataFrame

def appendAllSheets():
    dfAp = pd.DataFrame()
    for dict in DF_DICT:
        df = DF_DICT[dict]
        dfAp = pd.DataFrame.append(self=dfAp, other=df)
    return dfAp
    
#you can now call the function as below:
dfWithAllData = appendAllSheets()
#now you have one DataFrame with all rows combine from Sheet1 to SheetX
#you can fixed the data, for example to drop all rows which contain '0'
dfZero_Removed = dfWithAllData[[dfWithAllData['Column_Name'] != 0]]
dfNA_removed = dfWithAllData[not[pd.isna(dfWithAllData['Column_Name'])]]

#last step, to find average or other math operation
#just let numpy do the job
average_of_all_1 = np.average(dfZero_Removed)
average_of_all_2 = np.average(dfNA_Removed)
#show result
#this will show the average of all
#rows of data from Sheet1 to SheetX from your target Excel File
print(average_of_all_1, average_of_all_2)