Python脚本拆分Excel中空行分隔多表的问题排查求助

大家好，我现在碰到一个Excel表格拆分的问题，想请各位帮忙看看我的Python脚本哪里出了问题，或者有没有优化的空间。

我的场景 #

我有一个名为Sec_10.xlsx的Excel工作簿，其中一张名为Sheet的工作表里，有多个结构完全相同的小表格——每个小表格都是Column A和Column B作为表头，下面跟着两行数据，然后用整行空白分隔开，结构大概是这样的：

Column A | Column B
Cell 1 | Cell 2
Cell 3 | Cell 4
---（整行空白）---
Column A | Column B
Cell 1 | Cell 2
Cell 3 | Cell 4
---（整行空白）---
...（重复N次）

我写的代码 #

为了把这些小表格拆成单独的Pandas DataFrame（方便后续导出成CSV或独立Excel工作表），我查了不少资料（谷歌、ChatGPT、Anaconda相关文档），写了如下脚本：

import pandas as pd

def separate_excel_tables(excel_file_path, sheet_name="Sheet"):
    """
    Separates tables from an Excel sheet where tables are separated by blank rows.
    Args:
        excel_file_path: Path to the target Excel file (e.g., Sec_10.xlsx)
        sheet_name: Name of the worksheet to process
    Returns:
        list: A list of pandas DataFrames, each representing a separated table.
    """
    # Read the entire worksheet into a DataFrame
    df = pd.read_excel(excel_file_path, sheet_name=sheet_name, header=0)
    
    # Find all indices of fully blank rows
    blank_row_indices = df[df.isnull().all(axis=1)].index.tolist()
    
    # Add boundary indices to handle first and last tables
    table_boundaries = [-1] + blank_row_indices + [len(df)]
    
    separated_tables = []
    # Iterate through boundaries to split the DataFrame
    for i in range(len(table_boundaries) - 1):
        start_row = table_boundaries[i] + 1
        end_row = table_boundaries[i + 1]
        
        # Extract the potential table segment
        potential_table = df.iloc[start_row:end_row]
        
        # Skip if the segment is empty
        if not potential_table.empty:
            # Assume first row of the segment is the header
            header_row = potential_table.iloc[0]
            data_rows = potential_table.iloc[1:]
            
            # Create DataFrame with correct header
            table_df = pd.DataFrame(data_rows.values, columns=header_row.values)
            
            # Remove any remaining fully blank rows inside the table
            table_df = table_df.dropna(how='all')
            
            # Only add non-empty tables to the result list
            if not table_df.empty:
                separated_tables.append(table_df)
    
    return separated_tables

# Example usage (commented out)
# excel_file = 'Sec_10.xlsx'
# tables = separate_excel_tables(excel_file)
# # Loop through the list to export each table
# for idx, table in enumerate(tables):
#     print(f"Table {idx+1}:\n{table}\n")
#     # Example export to CSV
#     # table.to_csv(f"table_{idx+1}.csv", index=False)

我的预期与疑问 #

我预期这段代码能返回一个DataFrame列表，每个DataFrame对应一个拆分出来的独立小表格，之后我可以循环遍历这个列表，把每个表格导出成CSV或者单独的Excel工作表。但实际运行后，要么拆分出来的表格表头有问题，要么存在冗余的空行，甚至可能漏拆了部分表格。

想请各位帮忙排查下脚本里的逻辑问题，或者有没有更可靠的方法来实现这个需求？

内容来源于stack exchange