如何使用pd.ExcelFile遍历Excel多工作表执行奖金计算代码？

嘿，作为刚接触Pandas的新手，你遇到的问题其实是几个常见的小错误导致的，我来一步步帮你修正，让代码能遍历所有7个工作表，同时保留原数据并生成汇总表～

原代码里的几个关键问题 #

• 变量名混乱：你定义了df = pd.ExcelFile(...)，但循环里用了xlsx.sheet_names，变量名不匹配，导致循环根本没正确遍历工作表
• 硬编码工作表名：循环里一直只处理'25.10'这个工作表，完全没用到循环变量sheet，所以其他6个表根本没被处理
• 数据存储错误：dfs的定义格式不对，而且没有把每个处理后的工作表数据存起来，也没有收集所有表的数据做汇总
• 日期时间处理不完整：原数据里的Date是日期，T1 Start/Finish是时间，应该合并成完整的datetime，不然只转时间的话，计算时长会有问题（比如跨天的情况）
• Excel写入逻辑错误：用mode='a'的话，如果新文件不存在会报错，而且没有把原处理后的工作表写入新文件

修正后的完整代码 #

import pandas as pd

# 定义文件路径
input_file = 'filepath.xlsx'
output_file = 'filepath/newfile.xlsx'

# 读取Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile(input_file)

# 初始化字典存储每个处理后的工作表，以及总数据用于汇总
processed_sheets = {}
all_data = pd.DataFrame()

# 遍历所有工作表
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    # 读取当前工作表
    df = excel_file.parse(sheet_name)
    
    # 合并日期和时间，生成完整的datetime列
    df['T1 Start'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['T1 Start'])
    df['T1 Finish'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['T1 Finish'])
    
    # 计算工作时长（小时）
    df['Hours'] = (df['T1 Finish'] - df['T1 Start']).dt.total_seconds() / 3600
    
    # 计算每小时平均派送包裹数
    df['Average Parcels'] = df['T1 Delivered'] / df['Hours']
    
    # 计算奖金：平均包裹数在[10,18)区间的话，乘以1.4，否则为0
    df['Incentive'] = df['Average Parcels'].mul(1.4).where(df['Average Parcels'].between(10, 18, inclusive='left'), 0)
    
    # 把处理后的工作表存入字典
    processed_sheets[sheet_name] = df
    
    # 将当前工作表数据追加到总数据中，用于后续汇总
    all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)

# 生成汇总表（明确指定聚合字段，避免不必要的列被汇总）
per_day = all_data.groupby(['Date', 'Rider']).agg(
    {'Hours': 'sum', 'T1 Delivered': 'sum', 'Incentive': 'sum'}
).reset_index()
per_courier = all_data.groupby(['Rider']).agg(
    {'Hours': 'sum', 'T1 Delivered': 'sum', 'Incentive': 'sum'}
).reset_index()

# 写入新Excel文件：先写所有处理后的原工作表，再写汇总表
with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:
    # 写入每个处理后的原工作表
    for sheet_name, df in processed_sheets.items():
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
    
    # 写入汇总表
    per_day.to_excel(writer, sheet_name='Per Day', index=False)
    per_courier.to_excel(writer, sheet_name='Per Courier', index=False)

print("处理完成！新文件已包含所有原工作表（带计算结果）和两个汇总表")

代码改动说明 #

1. 统一变量名：用excel_file存储读取的Excel对象，避免变量混淆
2. 遍历所有工作表：循环里用excel_file.sheet_names拿到所有表名，逐个处理，不再硬编码
3. 完整的日期时间处理：把Date和T1 Start/Finish合并成完整的datetime，确保时长计算准确
4. 存储处理后的数据：用processed_sheets字典保存每个处理后的工作表，后续写入新文件时能保留原表结构和计算结果
5. 汇总所有数据：用all_data收集所有工作表的数据，这样Per Day和Per Courier是基于所有7天的数据汇总的
6. 明确聚合字段：groupby.agg()里指定要汇总的字段，避免默认汇总所有列导致的错误
7. 正确写入Excel：直接创建新文件，先写入所有处理后的原工作表，再写入两个汇总表，确保所有内容都在新文件里

这样运行代码后，你就能得到预期的结果：新Excel文件里有7个原工作表（每个都包含计算出的Hours、Average Parcels、Incentive列），还有Per Day（按日期和骑手汇总）和Per Courier（按骑手汇总）两个工作表啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cchev