Question

我阅读了一个excel文件，并将每个标签页另存为熊猫数据框。

import pandas as pd
xla = pd.ExcelFile("file_name.xlsx")
kl=xla.sheet_names
hf_list=[]
for i in range(len(kl)):   
    hf_list.append(pd.read_excel(xla, i,index_col=0))

我打算计算列表中每个数据帧的排名，因此编写了以下代码。

def score_card(raw_list):    
    score_list=[]    
    for i in range(len(raw_list)):
        score_list.append(raw_list[i].rank(axis=1))        
    return score_list

score_list=score_card(hf_list)

我想知道是否有一种方法可以对代码进行矢量化处理，并避免score_card函数中的for循环（也可以读取Excel文件）。预先感谢您的宝贵时间。

Answer 1

如果在read_excel中使用参数sheet_name = None，则为每个工作表名称获取DataFrame的顺序：

dfs = pd.read_excel("file_name.xlsx", sheet_name = None, index_col=0)

然后使用列表理解：

score_list = [v.rank(axis=1) for k, v in dfs.items()]

或使用concat创建大型DataFrame：

df = pd.concat(dfs.values())

向量化熊猫数据框列表中的函数

1 个答案: