将 csv 文件导入 pandas 以避免“IndexError：列表索引超出范围”时出现问题答案

【问题标题】：Problem importing csv files to pandas to avoid "IndexError: list index out of range"将 csv 文件导入 pandas 以避免“IndexError：列表索引超出范围”时出现问题
【发布时间】：2020-08-29 11:17:08
【问题描述】：

我正在尝试学习 python/pandas。我正在研究“Python 分析基础”，但遇到了困难

使用

input_file = sys.argv[1]

给出结果

文件“C:\Users\longr\Desktop\pfile\1excel_introspect_workbook.py”，第 11 行，在输入文件 = sys.argv[1] IndexError: 列表索引超出范围

在之前的练习中用

替换这个调用

input_file = 'supplier_data.csv'

works... [对于 csv 文件] 我使用了来自 github 的源代码 - 同样的错误。我所有的文件 [.py / .xlsx / .csv] 都在 C:\Users\longr\Desktop\pfile\ .... 但我不知所措

有人可以帮忙吗？


import sys
from xlrd import open_workbook

input_file = sys.argv[1]

workbook = open_workbook(input_file)
print('Number of worksheets:', workbook.nsheets)
for worksheet in workbook.sheets():
    print("Worksheet name:", worksheet.name, "\tRows:", worksheet.nrows, "t\Columns:", worksheet.ncols)

【问题讨论】：

我不确定，因为我不知道你如何运行你的 scrpt，但 sys.argv 是一个从零开始索引的数组。所以可能你应该像这样运行 python name-of-script.py name-of-file.xlsx。如果你像这样运行它，那么直到看到你编辑的代码才知道
感谢您的 cmets :)。非常感谢您的输入...我需要解决这个问题，以便我可以（最终）使用搜索字符串连接多个文件，以查找具有相似文件名或类型的多个文件

标签： excel pandas csv spyder

【解决方案1】：

sys.argv[1] 是您在 Python 文件名之后为运行脚本而输入的第三个输入。假设您的 py 脚本名为 example.py，那么您将像运行它一样

python example.py

但如果您想将 csv 文件作为argv[1] 获取，那么您需要像这样运行脚本

python example.py supplier_data.csv

现在你的 argv[0] == example.py 和 argv[1] == supplier_data.csv 作为字符串类型。

【讨论】：

【解决方案2】：

经过一番进一步的寻找，我找到了这个网站 https://www.youtube.com/watch?v=kWaerL6-OiU 这解决了我在多个 Excel 表中阅读时遇到的问题

#import numpy as np
import pandas as pd
import glob

#### Combine, concatenate, join multiple excel files in a given folder into one dataframe, Each excel files having multiple sheets 
#### All sheets in a single Excel file are first combined into a dataframe, then all the Excel Books in the folder
#### Are combined to make a single data frame. The combined data frame is the exported into a single Excel sheet.


#path = r'C:\Users\Tchamna\Downloads\UTRC_DATA\495GowanusSpeedData20152016'
path = r'C:\Users\Tchamna\Downloads\UTRC_DATA\test'

filenames = glob.glob(path + "/*.xlsx")
print(filenames)

### Dataframe Initialization
concat_all_sheets_all_files = pd.DataFrame()


for file in filenames:

        ### Get all the sheets in a single Excel File using  pd.read_excel command, with sheet_name=None
        ### Note that the result is given as an Ordered Dictionary File
        ### Hell can be found here: https://pandas.pydata.org/pandas-docs...

        df = pd.read_excel(file, sheet_name=None, skiprows=None,nrows=None,usecols=None,header = 0,index_col=None)
        #df = pd.read_excel(file, sheet_name=None, skiprows=0,nrows=34,usecols=105,header = 9,index_col=None)

        #print(df)

        ### Use pd.concat command to Concatenate pandas objects as a Single Table.
        concat_all_sheets_single_file = pd.concat(df,sort=False)



         ### Use append command to append/stack the previous concatenated data on top of each other 
        ### as the iteration goes on for every files in the folder

        concat_all_sheets_all_files=concat_all_sheets_all_files.append(concat_all_sheets_single_file)
        #print(concat_all_sheets)

【讨论】：