Как извлечь значения dataframe для формирования массива?

Чтобы обработать лист Excel и извлечь определенные данные, убедитесь, что имена столбцов, на которые вы ссылаетесь в своем коде, точно совпадают с именами в листе Excel. Учитывая, что столбцы не являются первой строкой, пропуск строк с помощью skiprows=2 является правильным, при условии, что ваши столбцы начинаются с третьей строки.

Вот подробное решение:

1. Прочтите лист Excel с правильным количеством строк, которые нужно пропустить.
2. Проверьте имена столбцов после прочтения данных.
3. Извлеките необходимые данные в список словарей.

Пошаговое решение

1. Прочтите файл Excel и проверьте DataFrame, чтобы убедиться, что столбцы загружены правильно:

   import pandas as pd
   
   # Read the Excel file
   df = pd.read_excel('file.xlsb', skiprows=2)
   
   # Print the columns to verify correct names
   print(df.columns)
   

2. Обновите код, чтобы он соответствовал именам столбцов в соответствии с выводом на печать:

   import pandas as pd
   
   # Read the Excel file
   df = pd.read_excel('file.xlsb', skiprows=2)
   
   # Assuming columns names are as follows:
   required_columns = ['Key', 'Issue Type', 'Created', 'Status', 'Summary', 'Reporter', 'Project', 'Description']
   
   # Filter the DataFrame to include only the required columns
   df_filtered = df[required_columns]
   
   # Create a list of dictionaries
   issuesArray = df_filtered.to_dict(orient='records')
   
   # Print the list of dictionaries
   for entryItem in issuesArray:
       print("---")
       print(entryItem)
       print("---")
   

3. Обработка возможных ошибок KeyError, если столбцы отсутствуют или написаны с ошибками:

   import pandas as pd
   
   # Read the Excel file
   df = pd.read_excel('file.xlsb', skiprows=2)
   
   # Print the columns to verify correct names
   print(df.columns)
   
   required_columns = ['Key', 'Issue Type', 'Created', 'Status', 'Summary', 'Reporter', 'Project', 'Description']
   
   # Ensure all required columns are present
   for col in required_columns:
       if col not in df.columns:
           print(f"Column '{col}' not found in the Excel sheet")
   
   # Filter the DataFrame to include only the required columns
   df_filtered = df[required_columns]
   
   # Create a list of dictionaries
   issuesArray = df_filtered.to_dict(orient='records')
   
   # Print the list of dictionaries
   for entryItem in issuesArray:
       print("---")
       print(entryItem)
       print("---")
   

Примечания

• Убедитесь, что имена столбцов в файле Excel точно соответствуют строкам, которые вы используете в коде (например, с учетом регистра, дополнительных пробелов).
• Если столбцы имеют разные имена или дополнительные пробелы, возможно, вам придется соответствующим образом изменить имена столбцов.

Выполнив эти шаги, вы сможете извлечь необходимые данные из листа Excel и преобразовать их в список словарей для дальнейшей обработки.

На основе ответа Никета....

if os.path.exists(importFile):
  print("Import File located @ " + str(importFile))
else:
  print("File does not exist!!!!")
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', 2000)
pd.set_option('display.float_format', '{:20,.2f}'.format)
pd.set_option('display.max_colwidth', None)

pd.reset_option('display.max_rows')
pd.reset_option('display.max_columns')
pd.reset_option('display.width')
pd.reset_option('display.float_format')
pd.reset_option('display.max_colwidth')
    
df = pd.read_excel(importFile, skiprows=2)
df2 = pd.DataFrame(df.values[1:], columns=df.iloc[0])
    
required_columns = ['Key', 'Issue Type', 'Created', 'Status', 'Summary', 'Reporter', 'Project', 'Description']

# Ensure all required columns are present
for col in required_columns:
  if col not in df2.columns:
    print(f"Column '{col}' not found in the Excel sheet")
df_filtered = df2[required_columns]
issuesArray = df_filtered.to_dict(orient='records')


print(issuesArray)

ключом является строка df2...