[已解决]浏览器插件咋写

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 09:59
发现秘密了
这些个表格内容  虽然在当前页面中已经渲 ...

这就有趣了！你发现了网页中的内容嵌套在`iframe`中。在这种情况下，我们需要先访问`iframe`的内容，然后再从`iframe`中提取所需的信息。

我们可以通过以下代码来处理`iframe`：

1. // ==UserScript==
   
2. // @name         导出网页信息到文件
   
3. // @namespace    http://tampermonkey.net/
   
4. // @version      0.1
   
5. // @description  导出当前网页中的部分信息到CSV文件
   
6. // @author       wp231957
   
7. // @match        *://*/*
   
8. // @grant        none
   
9. // ==/UserScript==
   
10. 
    
11. (function() {
    
12.     'use strict';
    
13. 
    
14.     // 创建导出按钮
    
15.     const button = document.createElement('button');
    
16.     button.textContent = '导出表格数据';
    
17.     button.style.position = 'fixed';
    
18.     button.style.top = '10px';
    
19.     button.style.right = '10px';
    
20.     button.style.zIndex = 1000;  // 确保按钮在其它元素之上
    
21.     document.body.appendChild(button);
    
22. 
    
23.     button.addEventListener('click', () => {
    
24.         // 获取iframe内容
    
25.         const iframe = document.getElementById('iframe0');
    
26.         if (iframe) {
    
27.             const iframeDocument = iframe.contentDocument || iframe.contentWindow.document;
    
28.             
    
29.             // 找到你需要的表格和列，比如提取第1,2,3列（索引从0开始）
    
30.             const rows = Array.from(iframeDocument.querySelectorAll('table tbody tr'));
    
31.             
    
32.             // 调试用弹窗，检查提取到的行
    
33.             alert('提取到的行数: ' + rows.length);
    
34. 
    
35.             const data = rows.map(row => {
    
36.                 const cells = row.querySelectorAll('td');
    
37.                 return cells ? [cells[0].textContent, cells[1].textContent, cells[2].textContent] : ['', '', '']; // 提取第1,2和第3列
    
38.             });
    
39. 
    
40.             // 将数据转换为CSV格式
    
41.             const csvContent = "data:text/csv;charset=utf-8," + data.map(e => e.join(",")).join("\n");
    
42. 
    
43.             // 创建下载链接
    
44.             const encodedUri = encodeURI(csvContent);
    
45.             const link = document.createElement("a");
    
46.             link.setAttribute("href", encodedUri);
    
47.             link.setAttribute("download", "table_data.csv");
    
48.             document.body.appendChild(link);
    
49. 
    
50.             // 点击下载链接
    
51.             link.click();
    
52. 
    
53.             // 清除下载链接
    
54.             document.body.removeChild(link);
    
55.         } else {
    
56.             alert('未找到 iframe 内容');
    
57.         }
    
58.     });
    
59. })();

复制代码

这个脚本做了以下几件事：

1. 创建一个按钮并添加到页面中。
2. 当点击按钮时，获取`iframe`的内容。
3. 从`iframe`中找到指定的表格数据。
4. 将表格数据转换为CSV格式并生成下载链接。

请确保你的`iframe`的id是正确的。如果你的`iframe`在JavaScript加载后是动态创建的，你可能还需要等到`iframe`加载完成后再执行这些操作。

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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 09:59
这就有趣了！你发现了网页中的内容嵌套在`iframe`中。在这种情况下，我们需要先访问`iframe`的内容，然 ...

不是的，iframe下面没有表格内容  而是一个类似html链接的玩意  类似https://xxxx/xxxxx/xxxx/xxx!xxx.do

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 10:01
不是的，iframe下面没有表格内容  而是一个类似html链 ...

明白了，`iframe` 的 `src` 属性指向了一个不同的 URL，其中实际加载了你需要的数据。这种情况需要处理 `iframe` 的内容。这是我们可以通过跨域策略来解决的一种特殊情况。

**注意：** 浏览器出于安全原因，通常禁止跨域访问 `iframe` 内容。这意味着，如果 `iframe` 的内容与主页面的域名不同，直接访问 `iframe` 内容会受到限制。

### 步骤：

1. **加载 `iframe` 页面内容：**
   首先我们需要等待 `iframe` 加载完成。
   
2. **访问 `iframe` 的文档：**
   然后我们需要从 `iframe` 中提取所需的数据。

下面是一个示例代码，尝试处理 `iframe` 内容：

1. // ==UserScript==
   
2. // @name         导出网页信息到文件
   
3. // @namespace    http://tampermonkey.net/
   
4. // @version      0.1
   
5. // @description  导出当前网页中的部分信息到CSV文件
   
6. // @author       wp231957
   
7. // @match        *://*/*
   
8. // @grant        none
   
9. // ==/UserScript==
   
10. 
    
11. (function() {
    
12.     'use strict';
    
13. 
    
14.     // 创建导出按钮
    
15.     const button = document.createElement('button');
    
16.     button.textContent = '导出表格数据';
    
17.     button.style.position = 'fixed';
    
18.     button.style.top = '10px';
    
19.     button.style.right = '10px';
    
20.     button.style.zIndex = 1000;  // 确保按钮在其它元素之上
    
21.     document.body.appendChild(button);
    
22. 
    
23.     button.addEventListener('click', () => {
    
24.         const iframe = document.getElementById('iframe0');
    
25.         if (!iframe) {
    
26.             alert('未找到 iframe');
    
27.             return;
    
28.         }
    
29. 
    
30.         // 监听 iframe 加载完成
    
31.         iframe.addEventListener('load', () => {
    
32.             try {
    
33.                 // 尝试访问 iframe 内容
    
34.                 const iframeDocument = iframe.contentDocument || iframe.contentWindow.document;
    
35.                 const rows = Array.from(iframeDocument.querySelectorAll('table tbody tr'));
    
36. 
    
37.                 if (rows.length === 0) {
    
38.                     alert('未找到表格数据');
    
39.                     return;
    
40.                 }
    
41. 
    
42.                 // 提取第1, 2, 3列（索引从0开始）
    
43.                 const data = rows.map(row => {
    
44.                     const cells = row.querySelectorAll('td');
    
45.                     return [cells[0]?.textContent || '', cells[1]?.textContent || '', cells[2]?.textContent || ''];
    
46.                 });
    
47. 
    
48.                 // 将数据转换为CSV格式
    
49.                 const csvContent = "data:text/csv;charset=utf-8," + data.map(e => e.join(",")).join("\n");
    
50. 
    
51.                 // 创建下载链接
    
52.                 const encodedUri = encodeURI(csvContent);
    
53.                 const link = document.createElement("a");
    
54.                 link.setAttribute("href", encodedUri);
    
55.                 link.setAttribute("download", "table_data.csv");
    
56.                 document.body.appendChild(link);
    
57. 
    
58.                 // 点击下载链接
    
59.                 link.click();
    
60. 
    
61.                 // 清除下载链接
    
62.                 document.body.removeChild(link);
    
63.             } catch (error) {
    
64.                 alert('无法访问 iframe 内容，可能是跨域限制');
    
65.                 console.error('错误:', error);
    
66.             }
    
67.         });
    
68.     });
    
69. })();

复制代码

### 注意事项：
- 代码通过监听 `iframe` 的 `load` 事件，确保在 `iframe` 加载完成后再访问其内容。
- 尝试访问 `iframe` 的内容时，如果遇到跨域问题，浏览器会抛出错误。你可以在控制台中查看详细的错误信息。
  
如果仍然遇到问题，可以考虑其他方法，例如通过后台服务器进行数据提取，或者与网站管理员沟通以获得数据访问权限。

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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 10:02
明白了，`iframe` 的 `src` 属性指向了一个不同的 URL，其中实际加载了你需要的数据。这种情况需要处理 ...

主域名一样（就是紧挨着HTTPS的） 这不算跨域吧

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 10:04
主域名一样（就是紧挨着HTTPS的） 这不算跨域吧

如果主域名相同，这确实不算跨域。在这种情况下，我们可以访问和操作 `iframe` 的内容。下面是一个如何从 `iframe` 中提取表格数据的示例：

1. // ==UserScript==
   
2. // @name         导出网页信息到文件
   
3. // @namespace    http://tampermonkey.net/
   
4. // @version      0.1
   
5. // @description  导出当前网页中的部分信息到CSV文件
   
6. // @author       wp231957
   
7. // @match        *://*/*
   
8. // @grant        none
   
9. // ==/UserScript==
   
10. 
    
11. (function() {
    
12.     'use strict';
    
13. 
    
14.     // 创建导出按钮
    
15.     const button = document.createElement('button');
    
16.     button.textContent = '导出表格数据';
    
17.     button.style.position = 'fixed';
    
18.     button.style.top = '10px';
    
19.     button.style.right = '10px';
    
20.     button.style.zIndex = 1000; // 确保按钮在其它元素之上
    
21.     document.body.appendChild(button);
    
22. 
    
23.     button.addEventListener('click', () => {
    
24.         // 获取 iframe 元素
    
25.         const iframe = document.getElementById('iframe0');
    
26. 
    
27.         if (!iframe) {
    
28.             alert('无法找到 iframe!');
    
29.             return;
    
30.         }
    
31. 
    
32.         // 尝试访问 iframe 内容
    
33.         const iframeDoc = iframe.contentDocument || iframe.contentWindow.document;
    
34. 
    
35.         if (!iframeDoc) {
    
36.             alert('无法访问 iframe 的内容!');
    
37.             return;
    
38.         }
    
39. 
    
40.         const rows = Array.from(iframeDoc.querySelectorAll('table tbody tr'));
    
41.         alert('提取到的行数: ' + rows.length);
    
42. 
    
43.         // 找到你需要的表格和列，比如提取第1, 2, 3列（索引从0开始）
    
44.         const data = rows.map(row => {
    
45.             const cells = row.querySelectorAll('td');
    
46.             return [cells[0] ? cells[0].textContent : '', cells[1] ? cells[1].textContent : '', cells[2] ? cells[2].textContent : '']; // 提取第1, 2和第3列
    
47.         });
    
48. 
    
49.         // 将数据转换为CSV格式
    
50.         const csvContent = "data:text/csv;charset=utf-8," + data.map(e => e.join(",")).join("\n");
    
51. 
    
52.         // 创建下载链接
    
53.         const encodedUri = encodeURI(csvContent);
    
54.         const link = document.createElement("a");
    
55.         link.setAttribute("href", encodedUri);
    
56.         link.setAttribute("download", "table_data.csv");
    
57.         document.body.appendChild(link);
    
58. 
    
59.         // 点击下载链接
    
60.         link.click();
    
61. 
    
62.         // 清除下载链接
    
63.         document.body.removeChild(link);
    
64.     });
    
65. })();

复制代码

这段代码大致包含以下几个步骤：

1. **创建导出按钮**：创建按钮并添加到页面。
2. **按钮点击事件处理**：在点击按钮时进入事件处理器。
3. **获取 iframe 内容**：获取 `iframe` 元素，并尝试访问其内容。
4. **提取表格数据**：从 `iframe` 中提取目标表格的行和列数据。
5. **转换数据格式并下载**：将提取的数据转换成 CSV 格式，并自动下载。

在 `iframeDoc.querySelectorAll('table tbody tr')` 中，你可以根据实际情况调整选择器来准确定位需要提取的表格。希望这个脚本能够满足你的需求！如果有任何问题，欢迎继续交流！

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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 10:04
如果主域名相同，这确实不算跨域。在这种情况下，我们可以访问和操作 `iframe` 的内容。下面是一个如何 ...

请接受我的感谢，终于完美实现了

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 10:11
请接受我的感谢，终于完美实现了

太好了，很高兴听到你的问题解决了！如果你还有其他问题或者需要进一步的帮助，随时告诉我。祝你使用愉快！

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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 10:11
太好了，很高兴听到你的问题解决了！如果你还有其他问题或者需要进一步的帮助，随时告诉我。祝你使用愉 ...

有的，因为该表格页面有15页，所以我会导出15个csv 或者xls
那么我下一步就要把这15个表格合成一个大表   这15个表的表头是一样的

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 10:14
有的，因为该表格页面有15页，所以我会导出15个csv 或 ...

好的，我明白你的需求了。你现在需要将这15个表格合并成一个大表格。为了做到这一点，你可以使用Python，非常方便。下面是一个简单的脚本，可以帮助你合并这些CSV文件：

首先，你需要安装 `pandas` 库，如果你还没有安装过的话。打开命令行或终端，运行以下命令：

1. pip install pandas

复制代码

然后，在Python中编写以下代码：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 假设所有的 CSV 文件都在一个名为 'csv_files' 的文件夹中
   
5. folder_path = 'csv_files'
   
6. 
   
7. # 获取该文件夹中所有的 CSV 文件名
   
8. csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
   
9. 
   
10. # 用 pandas 读取所有 CSV 文件并合并它们
    
11. dfs = [pd.read_csv(os.path.join(folder_path, f)) for f in csv_files]
    
12. 
    
13. # 使用 pandas.concat() 方法将所有 DataFrame 合并成一个
    
14. merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
    
15. 
    
16. # 将合并后的 DataFrame 保存为新的 CSV 或 Excel 文件
    
17. merged_csv_path = 'merged_file.csv'
    
18. merged_xlsx_path = 'merged_file.xlsx'
    
19. 
    
20. merged_df.to_csv(merged_csv_path, index=False)
    
21. merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
    
22. 
    
23. print(f'合并后的 CSV 文件已保存到: {merged_csv_path}')
    
24. print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

复制代码

1. **`folder_path`**: 这个变量应该是包含所有 CSV 文件的文件夹路径。
2. **读取 CSV 文件**: 我们使用 `os.listdir` 来获取该文件夹中所有的 CSV 文件名，然后使用 `pandas.read_csv` 读取每个文件。
3. **合并文件**: 我们使用 `pandas.concat` 方法将所有 DataFrame 合并成一个大的 DataFrame。
4. **保存文件**: 最后将合并后的 DataFrame 保存为一个新的 CSV 文件和一个新的 Excel 文件。

通过以上步骤，你就能轻松地将15个表格合并成一个大表格了。如果你还有其他问题，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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 10:14
好的，我明白你的需求了。你现在需要将这15个表格合并成一个大表格。为了做到这一点，你可以使用Python ...

如果我再针对其他网页再写一个油猴脚本，那么我该怎么做比较好一些呢
在那个导出表格按钮后面再追加一个按钮  还是使用一个油猴时 就屏蔽另一个油猴

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 10:26
如果我再针对其他网页再写一个油猴脚本，那么我该怎么 ...

如果你想在一个网页上添加多个功能，你有几种选择可以考虑：

1. **在同一个油猴脚本中添加多个功能**：
   - 可以在现有的油猴脚本中添加新的功能，例如在导出表格按钮后面追加一个按钮。这种方式适合功能相关性较强或者互不冲突的情况。

2. **编写多个油猴脚本**：
   - 如果功能之间较为独立或者可能会相互干扰，可以为每个功能编写单独的油猴脚本。这样可以更好地管理和调试每个功能，避免潜在的冲突。

3. **考虑使用模块化的方式**：
   - 如果你需要在不同网页上重复使用一些功能，可以将这些功能封装成模块，然后在不同的油猴脚本中引入这些模块。这样可以提高代码复用性和维护性。

4. **注意脚本加载顺序和冲突**：
   - 如果你决定在同一个油猴脚本中添加多个功能，要注意脚本加载的顺序和可能的冲突。确保各功能之间的逻辑和资源不会相互干扰或覆盖。

根据具体情况选择适合你需求的方式，这样能帮助你更高效地开发和管理油猴脚本。

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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 10:14
好的，我明白你的需求了。你现在需要将这15个表格合并成一个大表格。为了做到这一点，你可以使用Python ...

不行啊   这个代码  合并后的excel表  没法看啊 全都错位了
根本就不是一个标准的二维表
import os
import pandas as pd

folder_path = r'd:\\wp\\csv'
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
dfs = [pd.read_csv(os.path.join(folder_path, f)) for f in csv_files]
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
merged_xlsx_path = '142.xlsx'
merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 11:01
不行啊   这个代码  合并后的excel表  没法看啊 全都 ...

好的，合并CSV文件为一个标准的Excel表格，涉及到读取各个CSV文件并进行正确的拼接。下面是一个完整的Python脚本，确保CSV文件都是标准的二维表：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 文件夹路径
   
5. folder_path = r'd:\\wp\\csv'
   
6. 
   
7. # 获取文件夹下所有的csv文件
   
8. csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
   
9. 
   
10. # 用于存储每个CSV文件的数据帧
    
11. dfs = []
    
12. 
    
13. # 遍历每个csv文件
    
14. for csv_file in csv_files:
    
15.     # 构造完整的文件路径
    
16.     file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)
    
17.     # 读取csv文件
    
18.     df = pd.read_csv(file_path)
    
19.     # 添加到数据帧列表中
    
20.     dfs.append(df)
    
21. 
    
22. # 合并所有的数据帧
    
23. merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
    
24. 
    
25. # 合并后的Excel文件路径
    
26. merged_xlsx_path = os.path.join(folder_path, 'merged_output.xlsx')
    
27. 
    
28. # 将合并后的数据帧保存为Excel文件
    
29. merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
    
30. 
    
31. print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

复制代码

### 确保CSV文件格式一致

在运行这个脚本之前，确保你的所有CSV文件都具有相同的结构，即相同的列数和相同的列名。如果列名或列数不一致，会导致合并后的数据框出现问题。

### 运行脚本
1. 确保你已经安装了pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：
  

1. pip install pandas

复制代码

2. 将上述代码保存为一个Python文件，例如 `merge_csv_to_excel.py`。

3. 在终端或命令行中运行这个Python文件：
  

1. python merge_csv_to_excel.py

复制代码

运行后，你将在指定文件夹中看到合并后的Excel文件 `merged_output.xlsx`。这样，你的所有CSV文件内容就会被正确地合并到一个Excel文件中。

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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 11:02
好的，合并CSV文件为一个标准的Excel表格，涉及到读取各个CSV文件并进行正确的拼接。下面是一个完整的P ...

两点，
1、我的文件是无标题行的，但是pandas把第一行当做默认的标题行   这个要去除
2、文件与文件之间缺少一个换行回车  
以上两点 导致合并后的文件非常之混乱

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 13:34
两点，
1、我的文件是无标题行的，但是pandas把第一 ...

好的，理解了你的问题。我们可以通过以下步骤来解决：

1. 告诉 `pandas` 不要把第一行当作标题行。
2. 在合并数据时，确保文件之间适当分隔。

下面是一个更新后的代码示例：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. folder_path = r'd:\\wp\\csv'
   
5. csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
   
6. 
   
7. dfs = []
   
8. for csv_file in csv_files:
   
9.     file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)
   
10.     df = pd.read_csv(file_path, header=None)  # 设置header=None以将第一行视为数据行
    
11.     dfs.append(df)
    
12. 
    
13. # 添加换行回车分隔符
    
14. dfs_with_sep = []
    
15. for i, df in enumerate(dfs):
    
16.     # 为每个df添加一个空行，以便分隔文件
    
17.     dfs_with_sep.append(df)
    
18.     if i < len(dfs) - 1:  # 在每个文件之间加入一个空行，但不在最后一个文件后加入
    
19.         sep_df = pd.DataFrame([''] * df.shape[1]).transpose()  # 构建一个包含空值的DataFrame
    
20.         dfs_with_sep.append(sep_df)
    
21. 
    
22. merged_df = pd.concat(dfs_with_sep, ignore_index=True)
    
23. merged_xlsx_path = '142.xlsx'
    
24. merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False, header=False)  # 生成Excel文件，并取消标题行
    
25. print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

复制代码

在这个代码中：
1. `header=None` 确保 `pandas` 将所有行都视为数据行，而不是标题行。
2. 在每两个CSV文件之间插入一个只含空值的行分隔符（空 DataFrame），这会帮助你在合并后的表格中更容易地区分不同源文件的数据。

这样，合并后的Excel文件应该更加整洁，不再出现数据错位的问题。希望这个解决方案能帮到你！如果有任何其他问题，尽管问哦~

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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 13:34
好的，理解了你的问题。我们可以通过以下步骤来解决：

1. 告诉 `pandas` 不要把第一行当作标题行。
...

这次 好多了
可不可以添加两项需求
1、它给我添加了一个默认表头  内容是 0  1  2
     要求 要么不加表头  要么我自己设定表头内容
2、前面第一列是序号列    可不可以从1---末尾  从小到大排序

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 13:41
这次 好多了
可不可以添加两项需求
1、它给我添加了 ...

明白了，接下来我们继续改进代码以满足新需求：

1. 可以通过在 `read_csv` 方法中设置 `header=None` 来确保 `pandas` 不自动生成表头，然后再手动添加表头或保持无表头。
2. 在合并后的数据框中添加一个序号列，并按照1到末尾的顺序排列。

下面是更新后的解决方案：

1. import os
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. folder_path = r'd:\\wp\\csv'
   
5. csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
   
6. dfs = []
   
7. 
   
8. # 手动设定表头
   
9. custom_header = ['你的自定义列名1', '你的自定义列名2', '你的自定义列名3']
   
10. 
    
11. for file in csv_files:
    
12.     df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file), header=None)
    
13.     dfs.append(df)
    
14. 
    
15. # 合并 DataFrame 并重置索引
    
16. merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
    
17. # 添加自定义或无表头
    
18. if custom_header:
    
19.     merged_df.columns = custom_header
    
20. 
    
21. # 添加序号列，从 1 开始
    
22. merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df) + 1))
    
23. 
    
24. # 保存为 Excel 文件
    
25. merged_xlsx_path = '142.xlsx'
    
26. merged_df.to_excel(merged_xlsx_path, index=False)
    
27. 
    
28. print(f'合并后的 Excel 文件已保存到: {merged_xlsx_path}')

复制代码

需要注意以下几点：
1. 使用 `header=None` 确保不自动生成表头。
2. 设置 `custom_header` 变量来自定义列名，如果你想保持无表头，可以将 `custom_header` 设置为 `None` 或者空列表。
3. 插入了一个序号列从1到末尾。

希望这些调整能够满足您的需求！有什么问题可以随时问哦。

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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 13:41
明白了，接下来我们继续改进代码以满足新需求：

1. 可以通过在 `read_csv` 方法中设置 `header=None ...

merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df) + 1))    出错了  提示 序号已经存在

实际上 我也不需要插入操作，我需要的是对序号列 重新赋值  按从小到大 从1 开始
或者干脆删除序号列 ，重新插入 也是可以的

FishC

wp231957 发表于 2024-07-18 13:47
merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df ...

好的，明白了。我们可以对已经存在的序号列重新赋值，或者删除现有的序号列然后重新插入。下面是解决这两个问题的代码示例：

1. 删除默认表头并设定自己的表头。
2. 删除现有的序号列并重新插入一个新的从1开始的序号列。

1. import pandas as pd
   
2. import glob
   
3. 
   
4. # 获取所有csv文件路径
   
5. file_paths = glob.glob("path/to/your/files/*.csv")
   
6. 
   
7. # 创建一个空的DataFrame
   
8. merged_df = pd.DataFrame()
   
9. 
   
10. # 遍历所有文件
    
11. for file_path in file_paths:
    
12.     df = pd.read_csv(file_path, header=None)
    
13.     # 将当前文件的数据添加到merged_df中
    
14.     merged_df = pd.concat([merged_df, df], ignore_index=True)
    
15. 
    
16. # 删除现有的表头（如果有）
    
17. merged_df.columns = ['col1', 'col2', 'col3']  # 设置自己的表头，可以根据需要更改
    
18. 
    
19. # 删除现有的序号列（如果有）
    
20. if '序号' in merged_df.columns:
    
21.     merged_df = merged_df.drop(columns=['序号'])
    
22. 
    
23. # 添加一个新的从1开始的序号列
    
24. merged_df.insert(0, '序号', range(1, len(merged_df) + 1))
    
25. 
    
26. # 保存合并后的文件
    
27. merged_df.to_csv('path/to/save/merged_file.csv', index=False)

复制代码

这段代码完成以下几步：
1. 加载所有CSV文件，并去除默认表头。
2. 使用你指定的列名作为表头。
3. 删除现有的序号列（如果有）。
4. 插入一个新的序号列，从1开始，按顺序编号。
5. 将合并后的DataFrame保存到新的CSV文件中。

注意：请根据你的文件实际路径和列名调整代码中的路径和列名。

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。

wp231957

FishC 发表于 2024-7-18 13:47
好的，明白了。我们可以对已经存在的序号列重新赋值，或者删除现有的序号列然后重新插入。下面是解决这 ...

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再添加一些
1.A B C 三列  自适应宽度
2、为表格有数据区域添加表格框线