怎么写一个dataframe pyton

假设你已经将数据读入了一个名为 `df` 的 DataFrame 中，可以按照如下方式进行数据清洗： 1. 输出前4行数据： ```python print(df.head(4)) ``` 2. 输出 language 字段为 Pyton 的行： ```python print(df[df['language'] == 'Pyton']) ``` 3. 按照 score 字段的值进行升序排序： ```python df_sorted = df.sort_values('score', ascending=True) print(df_sorted) ```

<think>好的，我需要帮助用户用Python编写一个脚本来处理Excel文件，具体包括遍历所有sheet，提取“医院”和“姓名”字段，调用API获取信息，并将结果写入“人员背景”列。我需要一步步思考如何解决这个问题。 首先，用户的需求是处理Excel中的多个sheet，每个sheet里都有“医院”和“姓名”列，然后通过API获取信息，再写回同一行的“人员背景”列。我需要确保脚本能够正确读取所有sheet，处理每一行数据，并正确写入结果。 根据引用[1]，遍历所有sheet的方法是用pd.ExcelFile获取sheet名称，然后用循环读取每个sheet。所以，我需要使用pandas的ExcelFile和read_excel函数来处理多个sheet。例如： file = pd.ExcelFile(file_path) sh_names = file.sheet_names for sh_name in sh_names: df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sh_name) 接下来，处理每个sheet中的每一行数据。需要提取“医院”和“姓名”的值。这里需要确保列名正确，可能需要处理表头的问题。例如，如果数据有表头，可以使用header参数指定，如header=0，否则可能需要手动处理。 然后，调用外部API。这部分需要用到requests库。对于每一行，构造请求参数，发送请求，获取响应。需要注意API的速率限制，可能需要添加延时。例如： import requests for index, row in df.iterrows(): hospital = row['医院'] name = row['姓名'] response = requests.get(api_url, params={'医院': hospital, '姓名': name}) # 处理响应，提取背景信息 处理完数据后，需要将结果写回Excel的“人员背景”列。这里需要注意的是，直接修改DataFrame后，如何保存回原Excel文件。因为pandas在写入Excel时，如果直接使用to_excel会覆盖原文件，所以可能需要用openpyxl来编辑现有的文件，或者先读取所有数据，处理后再重新写入。 但是，当处理多个sheet时，直接使用pandas可能会比较麻烦，因为每次写入一个sheet会覆盖之前的。因此，可能需要使用openpyxl来逐个处理每个sheet，保留原有的格式和数据。引用[2]提到openpyxl适合处理Excel文件，特别是修改现有文件。例如： from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(file_path) for sh_name in wb.sheetnames: ws = wb[sh_name] # 处理每一行 for row in ws.iter_rows(min_row=2): # 假设第一行是标题 hospital = row[医院列索引].value name = row[姓名列索引].value # 调用API background = get_background(hospital, name) # 写入到人员背景列 row[背景列索引].value = background wb.save('output.xlsx') 这里需要确定“医院”、“姓名”和“人员背景”所在的列索引。如果列名可能变化，可能需要先查找列名对应的索引。 另外，处理大量数据时，需要考虑异常处理和重试机制，比如网络错误、API限制等。可能需要添加try-except块，记录失败的行，或者使用延时避免频繁调用API。 还需要注意Excel文件的格式，比如.xlsx和.xls的区别。使用openpyxl只能处理.xlsx文件，如果是旧版的.xls文件，可能需要使用xlrd库读取，但写入时还是用openpyxl。不过用户提供的引用[3]和[4]中提到的都是用pandas或openpyxl处理，所以假设用户使用的是.xlsx文件。 综合以上，可能的步骤是： 1. 使用openpyxl加载Excel文件，遍历每个sheet。 2. 对于每个sheet，确定“医院”、“姓名”和“人员背景”的列位置。 3. 遍历每一行（从第二行开始，假设第一行是标题）。 4. 提取医院和姓名，调用API获取背景信息。 5. 将背景信息写入对应的列。 6. 保存修改后的Excel文件。 或者，使用pandas读取每个sheet，处理数据后再写回，但需要处理多个sheet的写入问题。例如，使用ExcelWriter在追加模式下写入，但这样可能需要先读取所有数据，处理后再统一写入，可能会占用更多内存。 另一个考虑是，用户希望直接在原文件上修改还是生成新文件。通常建议生成新文件以避免数据丢失，所以保存时使用不同的文件名，如output.xlsx。 关于确定列的位置，可能需要动态查找列名对应的列索引。例如，在第一行中查找“医院”和“姓名”所在的列。这可以通过遍历第一行的单元格，匹配列名来实现。 例如： for sheet in wb.worksheets: headers = [cell.value for cell in sheet[1]] # 第一行 hospital_col = headers.index('医院') + 1 # 列索引从1开始 name_col = headers.index('姓名') + 1 background_col = headers.index('人员背景') + 1 # 如果不存在可能需要创建 如果“人员背景”列不存在，可能需要在第一行添加该列，并确定其位置。这可能需要检查列是否存在，否则添加新列。 此外，调用API时需要注意参数传递的方式，比如GET或POST，以及如何解析返回的结果。用户需要根据API文档调整参数和解析方法。 最后，异常处理很重要。例如，处理某些行可能缺少“医院”或“姓名”字段，或者API返回错误。需要捕获这些异常，记录错误，并继续处理其他行，避免整个脚本中断。 总结步骤： 1. 加载Excel文件，遍历每个sheet。 2. 确定每个sheet中的列位置。 3. 遍历每一行数据，提取医院和姓名。 4. 调用API获取背景信息。 5. 将结果写入对应列。 6. 处理异常和错误。 7. 保存修改后的文件。 现在，根据这些思考，编写具体的代码示例，并确保符合用户的需求。</think>### 分步解决方案 #### 1. 准备工作环境 安装依赖库： ```bash pip install pandas openpyxl requests ``` #### 2. 基础代码框架 ```python import pandas as pd from openpyxl import load_workbook import requests import time # API配置（需替换为实际接口地址和参数） API_URL = "https://api.example.com/background" API_PARAMS_MAP = {"hospital_col": "医院", "name_col": "姓名"} # 映射Excel列名与API参数名 def get_background_info(hospital, name): try: response = requests.get( API_URL, params={ "hospital": hospital, "name": name }, timeout=10 ) if response.status_code == 200: return response.json().get("background", "") return "" except Exception as e: print(f"API调用失败: {e}") return "" ``` #### 3. 遍历Excel所有Sheet并处理数据 ```python def process_excel(file_path, output_path): # 加载工作簿 wb = load_workbook(file_path) # 遍历每个Sheet for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] headers = [cell.value for cell in ws[1]] # 读取首行作为列名 # 定位列索引（假设列名严格匹配） hospital_col = headers.index("医院") + 1 # openpyxl列从1开始 name_col = headers.index("姓名") + 1 background_col = headers.index("人员背景") + 1 if "人员背景" in headers else len(headers) + 1 # 若"人员背景"列不存在，则新增列 if background_col > len(headers): ws.cell(row=1, column=background_col, value="人员背景") # 遍历数据行（从第二行开始） for row in ws.iter_rows(min_row=2): hospital = row[hospital_col-1].value # 转换为0-based索引 name = row[name_col-1].value if hospital and name: background = get_background_info(hospital, name) row[background_col-1].value = background # 写入结果 time.sleep(0.5) # 避免API速率限制 # 保存修改 wb.save(output_path) ``` #### 4. 执行脚本 ```python if __name__ == "__main__": process_excel("input.xlsx", "output.xlsx") ``` ### 关键点说明 1. **列名动态匹配**：通过首行遍历自动识别`医院`、`姓名`列位置，支持灵活的表头命名[^1] 2. **API异常处理**：包含超时控制、状态码校验和JSON解析保护 3. **性能优化**： - 添加`time.sleep(0.5)`防止高频请求 - 使用openpyxl直接修改文件，避免全量数据内存存储[^2] 4. **兼容性处理**： - 自动创建缺失的`人员背景`列 - 支持.xlsx格式文件（需使用Excel 2010+） ### 增强建议 1. **批量请求优化**：如果API支持批量查询，可改为每20条数据发送一次请求 ```python def batch_query(records): response = requests.post(API_URL, json={"requests": records}) return [item["background"] for item in response.json()] ``` 2. **断点续传**：记录已处理的行号，意外中断后可继续执行 3. **日志系统**：使用logging模块记录处理进度和错误信息