窗外雪花飘舞，但触地即化。 虽风雪交加，但冻不住苏醒的人心。 Let death covet me, Let fear kiss me.{dotted startColor="#ff6c6c" endColor="#1989fa"/}窗外雪花飘舞，但触地即化。虽风雪交加，但冻不住苏醒的人心{dotted startColor="#ff6c6c" endColor="#1989fa"/}The Curse of Knowledge{dotted startColor="#ff6c6c" endColor="#1989fa"/}

本来就是图一乐， 没想到真的发生在我自己身边 记4月25日凌晨聊天有感信息茧房概念是由哈佛大学法学院教授、奥巴马总统的法律顾问凯斯·桑斯坦在其2006年出版的著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》中提出的。通过对互联网的考察，桑斯坦指出，在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。

可我现在还是和以前一样 找不到归属感 暂无简介

能理解那种躲在阴暗中的老鼠 ，突然被太阳照耀着， 刺眼到睁不开眼睛 ，身体不再冰冷，能感受到自己的心脏在跳动的那种感觉。 这个世界值得去爱， 值得去记录 ，

多个表格在不同下文件夹下面汇总到同一个表不同工作簿的方法 """ #主文件夹 #sheet1name #name1.xlsx #name2.xlsx #name3.xlsx #sheet2name #name1.xlsx #name2.xlsx #name3.xlsx #workbook sheet1name sheet2name 这个工具的作用就是 将和sheetname名字相同的1个文件夹中的所有的excel文件合并成一个pandas件，并将数据写入到对应的sheet中。 """ import os import xlwings as xw import pandas as pd path = f"{os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]}/" def readsheet_to_sheet(workbook, sheetname): '''读取sheetname对应的文件夹中的所有excel文件，并将数据合并到一个pandas数据框中''' folder_path = path + sheetname all_df = pd.DataFrame() for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(folder_path, filename) print(f"Reading sheets from {file_path}:") with xw.Book(file_path) as wb: for sheet in wb.sheets: # 读取工作表数据并跳过第一行 df = sheet.used_range.options(pd.DataFrame, index=False, header=1).value # 打印工作表名称和数据 print(f"\nSheet: {sheet.name}") print(df) all_df = pd.concat([all_df,df],ignore_index=True) workbook.sheets[sheetname].range("A2").options(header = False , index = False).value = all_df def main(book_name): ''' 打开excel文件''' wb1 = xw.books(book_name) ########## #这里做了切片, 因为我前面2个工作表是不需要收集的 shop_list = [x for x in wb1.sheet_names][3:] for i in shop_list: readsheet_to_sheet(workbook=wb1,sheetname=i) if __name__ == "__main__": main("file_name.xlsx")