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：
import pandas as pd
import numpy as np
def is_header_row(row, keyword="Header Keyword"):
"""
判断某一行是否是表头: 非空且包含特定关键字
:param row: DataFrame 的一行
:param keyword: 用于判断的关键字
:return: 如果满足表头条件，返回 True，否则 False
"""
return not pd.isnull(row).all() and row.astype(str).str.contains(keyword, na=False).any()
# 举个例子，我们可以这样来测试
data = {
"A": [np.nan, "Header Keyword in here", "another data", "more data"],
"B": [np.nan, np.nan, "data 1", "data 2"]
}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.apply(is_header_row, axis=1)
print(result) # 看到第二行（index=1）应该是True，其他行是False
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。 | 
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狗仔卡
发表于 2024-6-26 20:26:31
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