PANDAS确定自动读取EXCEL文件的header(绕过开头的合并单元格，找字段名所在行数作为header)

    工作中经常需要处理大量的EXCEL文件入数据库，但很多人做表格第一行都是合并的表格名称，并且合并的行数不确定(即pandas read_excel时，多个文件的header不能确定)，下面的def get_head可以自动判断header的值，下面的代码可以实现删掉一个文件夹里所有excel文件最上方的合并单元格。如下图所示

 

     ！！！！！注:下面的代码如果前五行里出现了不在字段名内的数据，可能识别错误。

# -*- coding:utf-8 -*-
# 读取当前目录下所有excel文件,并且输出第一行是excel的表头
import os
import pandas as pd
def get_head(df): # 根据df表第一个出现的非空字符最多的行数最为header的函数
    list_temp=[]
    for i in range(0,df.shape[0]):
        list_temp.append(df.iloc[i].count())
    return list_temp.index(max(list_temp))

files= os.listdir('./')
for f in files:
    if f.endswith('.xls') or f.endswith('.xlsx'):
        df_sheetname=pd.read_excel(f,sheet_name=None,nrows = 1) #只读一行确定有多少
        excel_name=f.replace('.xlsx','').replace('.xls','')    # 去掉文件名后的xlsx或xls
        for s in list(df_sheetname):
            df=pd.read_excel(f,sheet_name=s,header=None,dtype='str',nrows = 5) #只取前五行判断
            head=get_head(df) # 使用函数得到 前五行里非空字符最多的行数（第一次出现的）
            df=pd.read_excel(f,sheet_name=s,header=head,dtype='str') 
            df.to_excel(excel_name+'_'+s+'_result.xlsx',index=False)
            #df.to_csv
            #df.to_sql 
            print(excel_name+'_'+s+',OK！')
input("已经全部读取成功，请关闭页面")