Я работаю через один файл excel, где он содержит несколько (36) листов по month_year (сентябрь 18 - 15 октября), читая их все, используя словарь
import pandas as pd
fileName = 'project_dropColumnICSv2.xlsx'
df = pd.ExcelFile(fileName)
sheetNames = df.sheet_names
vars_dict = {}
for sheetName in sheetNames:
vars_dict["the_{0}".format(sheetName)] = pd.read_excel(fileName, sheet_name=sheetName, index_col=False)
mykeys = []
for key, value in vars_dict.items():
mykeys.append(key)
Мне нужно установить их 14 имен столбцов одновременно, но я получаю ValueError: Несоответствие длины
Здесь мы видим, что некоторые листы содержат только 13 столбцов
for mykey in mykeys:
print("'{}' contains {} columns".format((mykey), len(vars_dict.get(mykey).columns)))
'the_Sep 18' contains 14 columns
'the_Aug 18' contains 14 columns
'the_Jul 18' contains 14 columns
'the_Jun 18' contains 14 columns
'the_May 18' contains 14 columns
'the_April 18' contains 14 columns
'the_March 18' contains 14 columns
'the_February 18' contains 13 columns
'the_January 18' contains 14 columns
'the_December 17' contains 13 columns
'the_November 17' contains 13 columns
'the_October 17' contains 13 columns
'the_September 17' contains 13 columns
'the_August 17' contains 14 columns
'the_July 17' contains 14 columns
'the_June 17' contains 14 columns
'the_May 17' contains 14 columns
'the_April 17' contains 14 columns
'the_MARCH 17' contains 14 columns
'the_February17' contains 14 columns
'the_January17' contains 14 columns
'the_December16' contains 14 columns
'the_November16' contains 14 columns
'the_October 16' contains 14 columns
'the_September' contains 14 columns
'the_August' contains 15 columns
'the_July' contains 14 columns
'the_June' contains 14 columns
'the_May' contains 14 columns
'the_April' contains 14 columns
'the_March' contains 13 columns
'the_February' contains 13 columns
'the_January' contains 13 columns
'the_December' contains 13 columns
'the_November' contains 14 columns
'the_October' contains 13 columns
Я попробовал просто добавить еще один столбец
for mykey in mykeys:
if len(vars_dict.get(mykey).columns) == 13:
vars_dict.get(mykey)['Another Column'] = 'Nan'
измените имена столбцов с помощью цикла for, но получите результат, когда в первом столбце имеется неправильное поле, короче говоря, неверно.
Предполагая, что у меня есть массив имен столбцов, как я могу это сделать?
for mykey in mykeys:
vars_dict.get(mykey).columns = column
PS есть один лист, который содержит 15 столбцов, которые решаются простым снижением последнего
Мне кажется, нужен параметр sheet_name=None
для преобразования всех листов в OrderedDict of DataFrames
в read_excel
:
fileName = 'project_dropColumnICSv2.xlsx'
dfs = pd.read_excel(fileName, sheet_name=None)
Затем используйте понимание словаря для проверки количества столбцов и установите новый по assign
и создайте новый словарь:
dfs = {k: v.assign(New = np.nan) if len(v.columns) == 13 else v for k, v in dfs.items()}
Также, если необходимо изменить ключи:
dfs = {f'the_{}'.format(k): v.assign(New = np.nan)
if len(v.columns) == 13
else v for k, v in dfs.items()}
Затем выберите каждый DataFrame по ключу:
print (dfs['Sep 18'])