我有一个完全重复的海量数据集，我认为自动化任务的最佳方法是使用 python。这适用于仅使用 2 种类型电机的工程项目，即从动电机或领导电机。
对于 Follower，它将具有完全类似的结构（其中 IFDXXXX 将是单个驱动器号）：
对于领导者，它的结构与此完全相同（其中 IFDXXXX 将是单个驱动器号）：
我的想法是，我将导入具有以下格式的 excel 工作表，并将其存储为带有 pandas 的数据框，以便稍后进行自动生成：
最简单的方法是什么，或者还有其他更简单的方法吗？如果可能的话，我想坚持使用 python，因为我试图用这种语言扩展我的知识。
编辑：
最终的最终目标是最终得到一张看起来像这样的表格：
更新1：
【问题讨论】：
标签： python excel loops dataframe
假设您有一个想要保存的表格，其中包含标题 drive_id 和 role 并将它们保存在数据框 df1 要遍历您的行并创建一个新表，我更喜欢使用 dicts 列表来完成它
out_table = []
for index, row in df1.iterrows()
drive_id = row["drive id"]
if row["role"]=="follower":
out_row ={}
out_row["drive_id"]= drive_id
out_row["task name"] = "rotate rev"
out_row["description"] = "check rotate hmi"
out_row["comment"] = "NA"
out_table.append(out_row)
#this is the end of the first row, so on you add all the rows for this role
out_row ={}
out_row["drive_id"] = driver_id
out_row["task name"] = "rotate fwd"
out_row["description"] = "check hdmi for footlock"
out_row["comment"] = ""
out_table.append(out_row)
if row["role"] == "FOLLOWER"
# here you add all the rows for this role
df2 = pd.DataFrame(out_table) # this makes a dataframe where the dict keys are the table headers
df2.to_excel(r"D:\drive_table.xlsx")
【讨论】：
import pandas as pd
df1=pd.read_excel('insert file path here',sheet_name = 0)
这允许 pandas 将 excel 工作表存储为数据框。
如果您想推送在您的代码之后生成的数据帧，您可以使用
df.to_excel(x)
【讨论】：