python 删除空值且合并excel的操作

适用条件

1：excel表比较多

2：excel的数据量比较大，不然的话excel筛选&手动合并还是很舒服滴~

需求

取出【电话】列中不为空所对应的行的值并且将几张表给合并起来

来来来，放代码了！！

import xlrd
import pandas as pd
import openpyxl
target_xls = "合并表1.xlsx"
source_xls = ["全1.xlsx", "全2.xlsx","全3.xlsx",\
       "全4.xlsx","全5.xlsx","全6.xlsx"]
sysptoms=pd.dataframe()
for i in range(len(source_xls)):
  print(i)#了解打印进度
  sheet2=pd.read_excel(source_xls[i]).fillna("")#有空格，填充函数，填的空值。要加fillna,不然无法删除空值所对应的行
  sysptom = sheet2[sheet2['电话'] !=""]#筛选
  sysptoms=pd.concat([sysptoms,sysptom])#两个dataframe合并,相当于合并excel
  print(type(sysptom))
  sysptoms.to_excel(target_xls, index=false)#pandas写入excel用.to_excel
print("ok")

补充：python 读取excel数据，遇到空单元格的处理方法

读取excel表格时，经常遇到空单元格的情况，这时需要明确的是，空单元格在python中是什么格式，null？nan还是什么？

在用 xlrd 函数读入excel时，空单元格其实是空字符串'' 形式

因此处理方法就很简单啦，如下：

infilename = r'd:\aajja.xlsx'
workbook = xlrd.open_workbook(infilename)
df = workbook.sheet_by_name('sheetname')
num_rows = df.nrows - 1 # 我这里是第一行不要，所以跳过了
num_cols = df.ncols
t = 0
im_data = np.zeros((num_rows, num_cols))
for curr_row in range(1, num_rows+1):
  for curr_col in range(num_cols):
    rawval = df.cell(curr_row, curr_col).value
    if isinstance(rawval, str):
      im_data[curr_row - 1, curr_col] = np.nan
    else:
      im_data[curr_row - 1, curr_col] = float(rawval)

其实重点就一句：

if isinstance(rawval, str) 

判断该单元格数值是否为字符串，当然如果你的excel中本来就有字符串格式数据，这里可以更改为判断是否为空字符串，稍微修改一下即可

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。