第一次碰到多个sheet的批量处理,记录一下读取和导出
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取同一个文件中多个sheet
df = pd.read_excel('2020年往来明细.xlsx',sheet_name=None)
df['供应商清单']['code'] = df['供应商清单']['code'].astype('float')
df_m = df['供应商清单'][['code','vendor']]
df_m.rename(columns={'code':'科目'},inplace=True)
dict_ = df_m.set_index('科目').to_dict()
for i in df.keys():
try:
df[i]['供应商名称'] = df[i]['科目'].map(dict_['vendor'])
except:
print(i)
# 将多个sheet保存至同一个excel中
writer = pd.ExcelWriter('done_.xlsx')
for i in df.keys():
df[i].to_excel(writer,sheet_name = i)
writer.save()
本文介绍了一种使用Python批量处理Excel中多个Sheet的方法。通过pandas库读取指定文件的所有Sheet,并对数据进行类型转换及列名更改。接着利用映射关系填充额外字段,并最终将处理后的数据导出到新的Excel文件。
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