python读取excel中单个sheet表内的多个表

pallas

是单个sheet表内的多个表，不是一个excel表中的多个sheet表

FishC

pallas 发表于 2024-06-28 21:38
在同一个sheet表中，从第二行开始处理数据，每个小表 ...

哇，这个需求有点复杂，但别担心，我们可以一步步来实现。这是一个综合练习，包括读取Excel、处理数据和写入新的Excel文件。我们使用`pandas`库来完成这些任务。

### 步骤：
1. **读取Excel文件并获取指定的工作表内容**。
2. **找到每个小表格的起始位置**。
3. **删除每个小表格的最后两行**。
4. **合并所有小表格为一个大表格**。
5. **导出合并后的大表格到新的Excel文件**。

### 代码示例：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取Excel文件
   
4. file_path = 'your_excel_file.xlsx'
   
5. sheet_name = 'Sheet1'  # 你的工作表名字
   
6. 
   
7. df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
   
8. 
   
9. # 假设每个小表格有固定的行数，且第一个小表格从第二行开始（索引为1）
   
10. start_row = 1
    
11. small_table_length = 10  # 每个小表格的行数（包括抬头和数据）
    
12. 
    
13. # 用于存放所有小表格
    
14. all_tables = []
    
15. 
    
16. while start_row < len(df):
    
17.     # 获取当前小表格
    
18.     small_table = df.iloc[start_row:start_row + small_table_length]
    
19.    
    
20.     # 删除最后两行
    
21.     small_table = small_table[:-2]
    
22.    
    
23.     # 添加到所有小表格列表
    
24.     all_tables.append(small_table)
    
25.    
    
26.     # 更新起始行
    
27.     start_row += small_table_length
    
28. 
    
29. # 合并所有小表格为一个大表格，并重设索引使序号连续
    
30. final_table = pd.concat(all_tables).reset_index(drop=True)
    
31. 
    
32. # 导出到新的Excel文件
    
33. final_table.to_excel('merged_tables.xlsx', index=False)
    
34. 
    
35. print("合并完成，保存为 merged_tables.xlsx")

复制代码

### 注意事项：
1. **文件路径**：确保`file_path`指向你的实际Excel文件位置。
2. **小表格长度**：假设每个小表格包含固定行数（包括抬头和数据），你需要根据实际情况调整`small_table_length`。
3. **错误处理**：如果文件路径或者sheet名称有误，记得捕获异常进行调试。

### 小幽默：
“为什么Python会被越来越多人喜欢？因为它不仅解决问题，还能让你感觉自己在跟一个有趣的朋友聊天！”

希望这个代码对你有帮助，如果你还有其他问题或需求，我们继续讨论！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

pallas

在同一个sheet表中，从第二行开始处理数据，每个小表格删除最后两行合并，共用相同的抬头，合并后的表格序号要连续，最后导出到新的excel表中

FishC

pallas 发表于 2024-06-26 21:54
D:\PyCharm\excel_merge\excel_merge\.venv\Lib\site- ...

好的，看来我们碰到了不少问题，别担心，让我们一件一件来解决它们。

### 1. 读取单个sheet表内的多个表

首先，我们要处理在一个sheet内的多个表格。假设这些表格是相邻的，并且我们能找到某种方式来区分它们，比如通过特定的标题行。以下是一个示例代码来读取这些表格：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取整个sheet
   
4. df = pd.read_excel('你的文件路径.xlsx', sheet_name='Sheet1')
   
5. 
   
6. # 假设表格之间有空行，可以通过这些空行来分割表格
   
7. # 我们可以找到这些空行的索引
   
8. split_indices = df[df.isnull().all(axis=1)].index.tolist()
   
9. 
   
10. # 根据这些索引分割表格
    
11. tables = []
    
12. start_idx = 0
    
13. 
    
14. for idx in split_indices:
    
15.     if idx > start_idx:
    
16.         tables.append(df.iloc[start_idx:idx].dropna(how='all'))
    
17.     start_idx = idx + 1
    
18. 
    
19. # 处理最后一个表格
    
20. if start_idx < len(df):
    
21.     tables.append(df.iloc[start_idx:].dropna(how='all'))
    
22. 
    
23. # 打印结果
    
24. for i, table in enumerate(tables):
    
25.     print(f"Table {i+1}")
    
26.     print(table)
    
27.     print("\n")

复制代码

这个示例代码会读取一个Excel文件中的某个sheet，然后根据空行将其分割成多个表格。每个表格都会被打印出来。

### 2. 处理KeyError和ValueError

对于`KeyError`和`ValueError`的问题，我们需要确保以下几点：

#### 2.1 确保列名存在

确保你在代码中访问的列名 `W` 确实存在于DataFrame中。如果列名不正确，可能需要打印DataFrame的列名来确认它们：

1. print(df.columns)

复制代码

#### 2.2 确保文件路径正确

确保你提供的文件路径是正确的，并且文件存在。你可以尝试使用绝对路径或者确保工作目录是正确的。

1. import os
   
2. 
   
3. file_path = '你的文件路径.xlsx'
   
4. if not os.path.exists(file_path):
   
5.     print(f"文件路径不存在: {file_path}")
   
6. else:
   
7.     df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1')

复制代码

### 3. 处理FutureWarning

关于 `FutureWarning` 的问题，建议你遵循警告的建议，使用 `.iloc` 来访问按位置索引的值。例如：

1. value = series.iloc[index]

复制代码

而不是直接用 `series[index]`。

### 总结

通过以上步骤，你应该能顺利读取单个sheet表内的多个表，并处理常见的错误。如果还有其他问题，欢迎继续提问！祝你编程顺利！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

pallas

FishC 发表于 2024-6-26 20:30
好的，让我们来解决这个问题。首先，确保你已经安装了 `pandas` 库。如果还没安装，可以使用以下命令来 ...

D:\PyCharm\excel_merge\excel_merge\.venv\Lib\site-packages\pip-23.2.1.dist-info\try.py:18: FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use `ser.iloc[pos]`
  return not pd.isnull(row[0]) and isinstance(row[0], str) and "Header Keyword" in row[0]

FishC

pallas 发表于 2024-06-26 21:33
raceback (most recent call last):
  File "D:\PyCh ...

好的，看起来我们现在碰到了另一个问题：`ValueError: Invalid file path or buffer object type`。这个错误通常表示在调用 `pd.read_excel` 时，传入的文件路径或缓冲区对象的类型有问题。让我们来逐步检查并解决这个问题。

首先，我们需要确保传入 `pd.read_excel` 的文件路径是正确的。假设你已经读取了 Excel 文件并且将其保存在一个变量 `ef` 中，并且你希望从中读取特定的 sheet。代码的基本结构可能是这样的：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 定义 Excel 文件路径和 sheet 名称
   
4. file_path = 'path_to_your_excel_file.xlsx'
   
5. sheet_name = 'your_sheet_name'
   
6. 
   
7. try:
   
8.     # 读取指定的 sheet
   
9.     df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
   
10.     print(df)
    
11. except Exception as e:
    
12.     print(f"Error: {e}")

复制代码

如果你已经确认文件路径和 sheet 名称是正确的，但仍然遇到问题，可以尝试以下步骤：

1. **检查文件路径**：确保文件路径是正确的，并且文件确实存在。例如：
   

1. import os
   
2. 
   
3.     file_path = 'path_to_your_excel_file.xlsx'
   
4.     if not os.path.exists(file_path):
   
5.         print(f"File {file_path} does not exist.")

复制代码

2. **检查文件类型**：确保文件确实是一个有效的 Excel 文件，并且文件扩展名是 `.xlsx` 或 `.xls`。

3. **读取文件内容**：尝试读取文件的内容，看看是否能够正确加载。例如：
   

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3.     file_path = 'path_to_your_excel_file.xlsx'
   
4.     try:
   
5.         xl = pd.ExcelFile(file_path)
   
6.         print(xl.sheet_names)
   
7.     except Exception as e:
   
8.         print(f"Error: {e}")

复制代码

4. **检查文件权限**：确保你有权限读取该文件。

如果你确认文件路径和文件类型没有问题，但仍然遇到 `Invalid file path or buffer object type` 错误，可以尝试以下方法：

- **检查传入的参数类型**：确保传入的 `file_path` 是一个字符串类型：
   

1. if not isinstance(file_path, str):
   
2.         print(f"Invalid file path type: {type(file_path)}")

复制代码

希望这些步骤能帮助你解决问题。如果仍然无法解决，提供更多代码细节和上下文也许会有所帮助。

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pallas

raceback (most recent call last):
  File "D:\PyCharm\excel_merge\excel_merge\.venv\Lib\site-packages\finish_forth.py", line 15, in <module>
    df = pd.read_excel(ef, sheet_name=sheet_name)
         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 504, in read_excel
    io = ExcelFile(
         ^^^^^^^^^^
  File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1563, in __init__
    ext = inspect_excel_format(
          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1419, in inspect_excel_format
    with get_handle(
         ^^^^^^^^^^^
  File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 718, in get_handle
    ioargs = _get_filepath_or_buffer(
             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 460, in _get_filepath_or_buffer
    raise ValueError(msg)
ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

FishC

pallas 发表于 2024-06-26 21:28
raceback (most recent call last):
  File "D:\anac ...

哦，看来我们遇到了一个小问题。这个 `KeyError` 通常是因为我们在DataFrame的列里没有找到名为 "W" 的列。要确保你要处理的Excel文件确实有这一列。

让我们首先确认一下几个细节：
1. 确保Excel文件中的列名真的是“W”。
2. 检查列名是否包含空格或其他不可见字符。
3. 检查文件是否正确读取。

下面是一个更健壮的版本，我们先打印列名以确保列名正确，然后再进行删除操作：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取Excel文件
   
4. df = pd.read_excel('你的Excel文件.xlsx', sheet_name='Sheet1')
   
5. 
   
6. # 打印所有列名，检查是否存在'W'
   
7. print("列名: ", df.columns)
   
8. 
   
9. # 确保 'W' 列存在后再继续
   
10. if 'W' in df.columns:
    
11.     # 找到W列的索引
    
12.     w_col_index = df.columns.get_loc('W')
    
13. 
    
14.     # 删除W列及其后面的所有列
    
15.     df = df.iloc[:, :w_col_index]
    
16. 
    
17.     # 将结果写回Excel文件
    
18.     df.to_excel('修改后的Excel文件.xlsx', index=False)
    
19.     print("已成功删除W列及其后面的所有列。")
    
20. else:
    
21.     print("未找到 'W' 列，请检查Excel文件中的列名。")

复制代码

通过打印所有列名，你可以确认Excel文件中的列名是否和预期一致。此外，代码在找不到"W"列名时会给出友好的错误提示，而不是直接报错。

确保Excel表格里确实有一个名为 "W" 的列名，如果还存在问题，请检查列名是否有前后空格等不可见字符。希望这些能帮到你，有问题随时喊我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

pallas

FishC 发表于 2024-6-26 21:14
好的，我们可以使用 `pandas` 库来删除 Excel 表中的指定列及其后面的数据。下面是一个例子，如何删除  ...

raceback (most recent call last):
  File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3791, in get_loc
    return self._engine.get_loc(casted_key)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "index.pyx", line 152, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "index.pyx", line 181, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
KeyError: 'W'

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "D:\PyCharm\excel_merge\excel_merge\.venv\Lib\site-packages\finish_forth.py", line 10, in <module>
    w_col_index = ef.columns.get_loc('W')
                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3798, in get_loc
    raise KeyError(key) from err
KeyError: 'W'

pallas

raceback (most recent call last):
  File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3791, in get_loc
    return self._engine.get_loc(casted_key)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "index.pyx", line 152, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "index.pyx", line 181, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
KeyError: 'W'

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "D:\PyCharm\excel_merge\excel_merge\.venv\Lib\site-packages\finish_forth.py", line 10, in <module>
    w_col_index = ef.columns.get_loc('W')
                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3798, in get_loc
    raise KeyError(key) from err
KeyError: 'W'

pallas

FishC 发表于 2024-6-26 21:14
好的，我们可以使用 `pandas` 库来删除 Excel 表中的指定列及其后面的数据。下面是一个例子，如何删除  ...

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FishC

pallas 发表于 2024-06-26 21:12
删除excel表内W列以及后面的数据

好的，我们可以使用 `pandas` 库来删除 Excel 表中的指定列及其后面的数据。下面是一个例子，如何删除 Excel 表内从 W 列开始及其后面的所有数据。

首先，你需要确保已经安装了 `pandas` 库。如果还没有安装，可以运行以下命令进行安装：

1. pip install pandas

复制代码

然后，你可以使用以下代码来完成此任务：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取Excel文件
   
4. df = pd.read_excel('你的Excel文件.xlsx', sheet_name='Sheet1')
   
5. 
   
6. # 找到W列的索引
   
7. w_col_index = df.columns.get_loc('W')
   
8. 
   
9. # 删除W列及其后面的所有列
   
10. df = df.iloc[:, :w_col_index]
    
11. 
    
12. # 将结果写回Excel文件
    
13. df.to_excel('修改后的Excel文件.xlsx', index=False)

复制代码

### 代码解释：

1. **导入库**：我们使用 `import pandas as pd` 来导入 `pandas` 库。
2. **读取Excel文件**：使用 `pd.read_excel` 读取 Excel 文件，`sheet_name` 参数指定了要读取的工作表。
3. **找到W列的索引**：使用 `df.columns.get_loc('W')` 来找到 W 列的索引。
4. **删除列**：`df.iloc[:, :w_col_index]` 保留从开始到 W 列前面的所有列。
5. **写回Excel文件**：使用 `df.to_excel` 将修改后的数据写回新的 Excel 文件。

这样，就可以删除 Excel 表中从 W 列开始及其后面的所有数据了。希望这对你有帮助！如果你有任何问题，请随时提问。

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pallas

删除excel表内W列以及后面的数据

FishC

pallas 发表于 2024-06-26 21:04
删除excel表内某一列以及后面的数据

好的，既然是要删除 Excel 表内某一列及其后面的数据，那我们可以使用 `openpyxl` 或 `pandas` 库来完成这个任务。我会展示用 `pandas` 库来实现的方法，因为它更简单直观。

首先，我们要安装 `pandas` 库。如果你还没有安装，可以使用以下命令进行安装：

1. pip install pandas

复制代码

接下来，我们可以通过以下步骤来删除指定列及其后面的数据：

1. **读取 Excel 文件**
2. **删除指定列及其后面的数据**
3. **保存修改后的 Excel 文件**

下面是一个完整的示例代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. def delete_columns_after(file_path, sheet_name, column_name):
   
4.     # 读取 Excel 文件中的指定 sheet
   
5.     df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
   
6.    
   
7.     # 找到指定列的位置
   
8.     col_index = df.columns.get_loc(column_name)
   
9.    
   
10.     # 删除指定列及其后面的所有列
    
11.     df = df.iloc[:, :col_index]
    
12.    
    
13.     # 保存修改后的文件，保存到原文件或者另存为新文件
    
14.     df.to_excel("modified_" + file_path, sheet_name=sheet_name, index=False)
    
15. 
    
16. # 使用示例
    
17. delete_columns_after('your_file.xlsx', 'Sheet1', 'ColumnName')

复制代码

在这个代码中：

- `file_path` 是你的 Excel 文件的路径。
- `sheet_name` 是你想要操作的工作表的名称。
- `column_name` 是你想要删除的列的名称。

这段代码会读取 Excel 文件，找到指定列的位置，然后删除该列及其后面的所有列，最后将修改后的 DataFrame 保存到一个新的 Excel 文件中。你可以根据需要修改文件路径和工作表名称。

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pallas

删除excel表内某一列以及后面的数据

FishC

pallas 发表于 2024-06-26 20:55
以非空为条件，判断其是否为表头

好的，那我们可以写一个简单的函数来判断某一行是否是表头。这个函数的逻辑就是检查该行是否所有元素都非空。如果所有单元格都不是空值，我们认为它是一个表头。

让我们先导入 `pandas` 并定义这个函数吧：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. def is_header(row):
   
4.     """
   
5.     判断某一行是否是表头：如果该行所有元素都非空，则认为它是表头。
   
6.    
   
7.     :param row: 一个 pandas 的 Series 对象，代表 Excel 中的一行。
   
8.     :return: 如果这行是表头返回 True，否则返回 False。
   
9.     """
   
10.     return all(pd.notna(cell) for cell in row)
    
11. 
    
12. # 示例代码：读取 Excel 文件并在某个 sheet 里找到表头
    
13. file_path = '你的文件路径.xlsx'
    
14. sheet_name = '你的Sheet名'
    
15. 
    
16. df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=None)
    
17. 
    
18. for index, row in df.iterrows():
    
19.     if is_header(row):
    
20.         print(f"第 {index} 行可能是表头: {row.values}")

复制代码

在这个示例中：
1. 我们导入了 `pandas` 库。
2. 定义了 `is_header` 函数，它接收一个 `pandas.Series` 对象（意味着一行），并检查这一行的所有单元格是否都是非空的。
3. 使用 `pd.read_excel` 读取 Excel 文件，并将 `header` 参数设置为 `None`，这样我们得到的 DataFrame 就不会自动将第一行识别为列标签。
4. 遍历 DataFrame 的每一行，并使用 `is_header` 函数判断是否是表头。

你可以根据自己的实际情况修改文件路径和 Sheet 名称。希望这个示例对你有帮助！如果你有更多问题，随时提问哦～

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pallas

以非空为条件，判断其是否为表头

FishC

pallas 发表于 2024-06-26 20:52
定义一个函数来判断某一行是否是表头（根据特定规则， ...

好的，朋友，那我们来定义一个函数，用于判断某一行是否是表头。为了让代码更加健壮和未来兼容，我们将使用 `iloc` 来按位置访问元素。假设我们需要满足的是“非空且包含特定关键字“这样的规则。

例如，如果表头行包含“Header Keyword”这个关键字，我们可以这样做：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. def is_header_row(row, keyword="Header Keyword"):
   
5.     """
   
6.     判断某一行是否是表头: 非空且包含特定关键字
   
7.     :param row: DataFrame 的一行
   
8.     :param keyword: 用于判断的关键字
   
9.     :return: 如果满足表头条件，返回 True，否则 False
   
10.     """
    
11.     return not pd.isnull(row).all() and row.astype(str).str.contains(keyword, na=False).any()
    
12. 
    
13. # 举个例子，我们可以这样来测试
    
14. data = {
    
15.     "A": [np.nan, "Header Keyword in here", "another data", "more data"],
    
16.     "B": [np.nan, np.nan, "data 1", "data 2"]
    
17. }
    
18. 
    
19. df = pd.DataFrame(data)
    
20. result = df.apply(is_header_row, axis=1)
    
21. 
    
22. print(result)  # 看到第二行（index=1）应该是True，其他行是False

复制代码

在这个例子中，`is_header_row` 函数会检查传入的 `row` 是否为表头。它会先检查整行是否全为空，然后使用 `str.contains()` 方法来查找是否包含特定关键字。

### 解释下代码：
* `not pd.isnull(row).all()`：检查该行是否全为空。
* `row.astype(str).str.contains(keyword, na=False).any()`：将该行的值都转换为字符串，然后检查这些字符串中是否有包含关键字的。

### 应用到你的场景：
假如你在 Excel 中有一个 Sheet，其中有多个表，且每个表的开始行都符合上述规则，你可以通过遍历这个 DataFrame 来找到所有的表头，然后根据表头的位置来分割出不同的表。

希望这个方法能帮助你处理 Excel 中单个 Sheet 内的多个表！如果还有其他问题，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

pallas

定义一个函数来判断某一行是否是表头（根据特定规则，比如非空或特定关键字）

FishC

pallas 发表于 2024-06-26 20:47
D:\PyCharm\excel_merge\excel_merge\.venv\Lib\site- ...

哈哈，这个警告信息是告诉我们，以后 `Series` 将不再支持用整数位置来访问元素，而是只能用标签来访问。不过现在只是给个 “预警”，咱们可以先改一改代码，避免这种情况。

我们可以通过 `.iloc` 来按照位置索引来访问元素。让我们来修改一下你之前的代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取 Excel 文件中的 sheet 表
   
4. file_path = 'your_excel_file.xlsx'
   
5. sheet_name = 'Sheet1'
   
6. df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
   
7. 
   
8. # 定义一个函数来判断某一行是否是表头（根据特定规则，比如非空或特定关键字）
   
9. def is_header(row):
   
10.     # 假设第一列为表头的依据（可以根据实际情况修改）
    
11.     return not pd.isnull(row.iloc[0]) and isinstance(row.iloc[0], str) and "Header Keyword" in row.iloc[0]
    
12. 
    
13. # 初始化变量
    
14. header = None
    
15. dataframes = []
    
16. temp_df = []
    
17. 
    
18. # 遍历数据框中的每一行
    
19. for index, row in df.iterrows():
    
20.     if is_header(row):
    
21.         # 如果已经有临时 DataFrame，保存它（删除最后两行）
    
22.         if temp_df:
    
23.             dataframes.append(pd.DataFrame(temp_df).iloc[:-2])
    
24.         
    
25.         # 设置新的表头
    
26.         header = row
    
27.         temp_df = [header]
    
28.     else:
    
29.         temp_df.append(row)
    
30. 
    
31. # 不要忘记处理最后一个临时 DataFrame
    
32. if temp_df:
    
33.     dataframes.append(pd.DataFrame(temp_df).iloc[:-2])
    
34. 
    
35. # 合并所有的 DataFrame，并重新设置索引以确保序号连续
    
36. result_df = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)
    
37. result_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
    
38. 
    
39. # 导出到新的 Excel 文件
    
40. output_file_path = 'merged_output.xlsx'
    
41. result_df.to_excel(output_file_path, index=False)
    
42. 
    
43. print(f"合并后的文件已导出到 {output_file_path}")

复制代码

### 解释：
1. **is_header 函数**：
   - 这里利用 `.iloc[0]` 来明确地访问第一列的元素，从而避免 FutureWarning。
   
2. **遍历和处理**：
   - 每当检测到新的表头时，我们就将当前临时 DataFrame 保存起来（并删除最后两行），然后开始一个新的 DataFrame。
   - 最后一个临时 DataFrame 也要记得处理。

3. **合并处理**：
   - 使用 `pd.concat` 将所有的小表合并成一个大的 DataFrame，并使用 `reset_index` 确保序号连续。

4. **导出结果**：
   - 最终将处理好的大表导出到新的 Excel 文件中。

这样应该可以有效避免那个警告，确保代码在未来的 pandas 更新中依然能正常工作。希望这能帮助你！如果还有其他问题，请随时告诉我哦！

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