使用 Pandas 读取和传递 Excel 文件名答案

【问题标题】：Reading and Passing Excel Filename with Pandas使用 Pandas 读取和传递 Excel 文件名
【发布时间】：2019-05-30 04:09:38
【问题描述】：

我想用 Pandas 读取 excel 文件，删除标题行和第一列，并将结果数据写入同名的 excel 文件中。我想对文件夹中的所有 excel 文件执行此操作。我已经编写了用于数据读取和写入的代码，但无法将数据保存在同名文件中。我写的代码是这样的-

import numpy as np
import pandas as pd
import os
for filename in os.listdir ('./'):
    if filename.endswith ('.xlsx'):
        df = pd.read_excel ('new.xlsx', skiprows=1)
        df.drop (df.columns [0], axis=1, inplace=True)
        df.to_csv ('new.csv', index=False)

如何为同一文件夹中的所有 excel 文件自动编写代码？

【问题讨论】：

标签： python excel pandas

【解决方案1】：

在函数read_excel 中使用变量filename，然后通过format 创建新文件名，并且可以使用DataFrame.iloc 删除第一列 - 选择没有第一列的所有列：

for filename in os.listdir ('./'):
    if filename.endswith ('.xlsx'):
        df = pd.read_excel (filename, skiprows=1)
        df.iloc[:, 1:].to_csv('new_{}.csv'.format(filename), index=False)

glob 的另一种解决方案，可以指定扩展名：

import glob

for filename in glob.glob('./*.xlsx'):
    df = pd.read_excel (filename, skiprows=1)
    df.iloc[:, 1:].to_csv('new_{}.csv'.format(filename), index=False)   
    #python 3.6+    
    #df.iloc[:, 1:].to_csv (f'new_{filename}.csv', index=False)

【讨论】：

一如既往的好，顺便说一句，您是否知道任何文档可以找到诸如f'' 代表format，r'' 代表正则表达式等的缩写。
@meW - 纯 python 对我来说并不容易，请尝试询问 jpp :)
好的会和他核实。
工作就像一个魅力，谢谢！虽然，它采用全名，包括 .xlsx 后缀，因此生成的名称类似于 new.xlsx.csv
@Soelem Aafnan Yeham 所以添加[:-5] like df.iloc[:, 1:].to_csv('new_{}.csv'.format(filename[:-5]), index=False) 删除最后5个字母或使用df.iloc[:, 1:].to_csv('new_{}.csv'.format(os.path.splitext(filename)[0])), index=False)

【解决方案2】：

如下尝试读取多个文件：

import pandas as pd
import glob

# Read multiple files into one dataframe along with pandas `concat`
# if you have path defined like `/home/data/` then you can use `/home/data/*.xlsx` otherwise you directly mention the path.

df = pd.concat([pd.read_excel(files, sep=',', index=False, skiprows=1) for files in glob.glob("/home/data/*.xlsx")])

替代方案： 将多个文件读入一个数据帧

all_Files = glob.glob('/home/data/*.xlsx')

df = pd.concat((pd.read_excel(files, sep=',', index=False, skiprows=1) for files in all_Files))

【讨论】：