阅读文件夹中的所有xlsx文件，并将文件保存在不同的DataFrame中

Question

我有以下情况：

1. 我有一个包含不同xlsx文件的文件夹，并希望保护不同数据帧中的所有xlsx文件（从df2 ...到dfx）。 所以对于每个文件一个数据帧。 例如：df2中的“Hello.xlsx”，df3中的“Bye.xlsx”...

2. 之后我想在我创建的所有新数据帧上迭代函数“df1.update（dfx）”。

df1 =我已经拥有的原始数据帧。

dfx = x代表我使用1创建的所有不同数据帧。

有一些解决方案1。

在StackOverflow中，它们都可以在一个大数据帧中保护xlsx文件。 但这不是我想要的。

谢谢 ：）

我正在“使用”的代码“：

path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
files

Output: 
['.ipynb_checkpoints',
 'Konsolidierungs-Tool Invoice.ipynb',
 'Test.xlsx',
 'Test1.xlsx',
 'Test2.xlsx',
 'Test3.xlsx']

files_xls = [f for f in files if f[-3:] == 'xlsx']
files_xls

output: [] --> I dont know why it is empty

Answer 1

我假设你已经有了保存数据帧位，你只想做变量名称部分。

您可以使用以下几种方法：

1. 使用带有键的字典作为dfx名称，值是数据帧
2. 使用exec来使用名称的字符串版本并将其作为python代码执行。

对于第二个，你应该阅读官方文档

编辑：以下内容应将xlsx文件加载到一系列数据帧：

import pandas as pd
import os

path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)

files_xls = [f for f in files if f[-4:] == 'xlsx']

for index. filename in enumerate(files_xls):
    exec(f"df{index}" = pd.read_excel({filename}, sheet_name=None)" )

然后，您将能够看到具有变量名称df0 ， df1等的数据帧。

Answer 2

您可以尝试此操作来读取包含子文件夹的目录中的所有Excel文件：

import pandas as pd
import xlrd
import os

# Your current directory (including python script & all excel files)
mydir = (os.getcwd()).replace('\\','/') + '/'

#Get all excel files include subdir
filelist=[]
for path, subdirs, files in os.walk(mydir):
    for file in files:
        if (file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls') or file.endswith('.XLS')):
            filelist.append(os.path.join(path, file))
number_of_files=len(filelist)
print(filelist)

# Read all excel files and save to dataframe (df[0] - df[x]),
# x is the number of excel files that have been read - 1
df=[]
for i in range(number_of_files):
    try:
        df.append(pd.read_excel(r''+filelist[i]))
    except:
        print('Empty Ecxcel File!')
print(df)

输出（在我的例子中，我有4个excel文件，其中3个excel文件存储电话号码，1个文件为空）：

['D:/SOF/Book1.xlsx', 'D:/SOF/Book2.xlsx', 'D:/SOF/a\\New Text Document.xlsx', 'D:/SOF/subdir1\\Book3.xlsx']
Empty Ecxcel File!

[     Name        Phone
0    alfa  82330403045
1    fafa  82330403046
2  albert  82330403047
3    john  82330403048,      

Name    PhoneCell
0    alfa  82330403049
1    fafa  82330403050
2  albert  82330403051
3    john  82330403052,      

Name    PhoneCell
0    alfa  82330403049
1    fafa  82330403050
2  albert  82330403051
3    john  82330403052]

希望这可以帮到你 ：）