Python中使用Pandas筛选Excel中以M5/M6开头的行报错问题

我是编程新手，正在编写一个查看特定高速公路计划关闭信息的Python程序。目前已实现按日期提取目标Excel工作表及指定列，但在筛选以"M5"或"M6"开头的行时，使用str.startswith("M6")和str.contains("M6")均出现报错。

原有代码 #

from datetime import datetime
import pandas as pd

url = 'https://nationalhighways.co.uk/media/s2pjwbuk/7-day-closure-report-26-july-web-upload.xls'
dt = datetime.now()
x = dt.weekday()
column_name = [5]

print(x)

if x == 0:
    sheet_name = "Monday"
    data = pd.read_excel(url, sheet_name, usecols=column_name)
    print(data)
if x == 1:
    sheet_name = "Tuesday"
    data = pd.read_excel(url, sheet_name, usecols=column_name)
    print(data)
if x == 2:
    sheet_name = "Wednesday"
    data = pd.read_excel(url, sheet_name, usecols=column_name)
    print(data)
if x == 3:
    sheet_name = "Thursday"
    data = pd.read_excel(url, sheet_name, usecols=column_name)
    print(data)

if x == 4:
    sheet_name = "Friday"
    data = pd.read_excel(url, sheet_name, usecols=column_name)
    print(data)
if x > 4:
    sheet_name = "Monday"
    data = pd.read_excel(url, sheet_name, usecols=column_name)
    print(data)

错误尝试分析 #

• 尝试写法1：data = pd.read_excel(url, sheet_name, usecols=column_name.str.startwith("M6"))
  错误原因：usecols参数仅用于指定要读取的列（位置或名称），不能在这里做行筛选，行筛选必须在数据读取完成后操作。

• 尝试写法2：print(data.str.contains"M6")
  错误原因：data是DataFrame对象，没有直接的str属性，str方法属于pandas Series（单列数据），需要先提取目标列再调用。

修正后的代码 #

from datetime import datetime
import pandas as pd

url = 'https://nationalhighways.co.uk/media/s2pjwbuk/7-day-closure-report-26-july-web-upload.xls'
dt = datetime.now()
weekday_num = dt.weekday()

# 用字典映射星期与工作表名，简化代码逻辑
weekday_sheet_map = {
    0: "Monday",
    1: "Tuesday",
    2: "Wednesday",
    3: "Thursday",
    4: "Friday"
}
# 周末默认读取周一的工作表
sheet_name = weekday_sheet_map.get(weekday_num, "Monday")
# 指定读取Excel第5列（1-based索引，对应E列）
target_columns = [5]

# 读取目标工作表与列
data = pd.read_excel(url, sheet_name=sheet_name, usecols=target_columns)
print("原始数据：")
print(data)

# 筛选以"M5"或"M6"开头的行
# 提取唯一列，用startswith多前缀匹配，na=False忽略空值避免报错
filtered_data = data[data.iloc[:, 0].str.startswith(("M5", "M6"), na=False)]
# 也可使用正则表达式实现相同筛选：
# filtered_data = data[data.iloc[:, 0].str.contains(r'^M[56]', na=False)]

print("\n筛选后的数据（M5/M6开头）：")
print(filtered_data)

关键说明 #

1. 用字典替代多个if判断，代码更简洁易维护；
2. 筛选时需先通过data.iloc[:,0]提取目标列（因仅读取了一列，索引为0），再调用str方法；
3. str.startswith(("M5", "M6"))支持传入元组实现多前缀匹配；
4. na=False用于处理空值，避免因空值无法调用str方法而报错；
5. 正则表达式^M[56]也可实现相同筛选，^表示匹配字符串开头，[56]匹配5或6。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者3k1m