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> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
前言
本系列上一篇文章关于合并多个 Excel 数据，许多小伙伴似乎对此比较感兴趣，问我是否可以合并不规范的数据，本文就用他们提出的需求做一个大致讲解
奇葩格式
现实中的表格数据，可能会存在标题等无用行：
- - 注意看，每个文件的表格的表头位置都不固定，并且有些是空列(估计现实中不会有这么奇葩的情况)
这里的处理思路其实很简单：
- - 加载时让 pandas 不要把首行作为表头
- - 查找前 n 行数据，找到内容有符合表头的行，把该行作为表头
- - 把无用行与列去掉
本系列多次强调，编程语言的作用是能让你把重复逻辑封装，以便日后重复使用。
这里定义一个重置表头方法：
- x_df.head(10).isin(cols).sum(axis=1)>=2 ，用表格的前10行数据，用指定的表头查找，只要某一行有大于等于2个符合的内容，则这行作为标题
- x_df.columns = x_df.loc[header_idx] ，通过 DataFrame.columns 可以轻松设置其表头
- x_df.iloc[header_idx 1:].loc[:,cols] ，.iloc[header_idx 1:] ：获取表头后的数据。.loc[:,cols]：获取指定的列
> 这里涉及多种 pandas 知识，希望系统学习这些知识，我只能推荐你去看看我的 pandas 专栏
看看怎么调用吧：
- - 这里的代码与本系列上一节基本一样
- - 在使用 pd.read_excel 加载数据时，设置 header=None (红线) ，让其不把任何数据设置为表头
- - 加载数据后，调用之前定义的方法 reset_header 调整表格(绿线)
总结
真的不要再误以为 pandas 只能处理非常规范的数据了，这是一个类似于 Sql 的声明式数据处理分析库，同时也能使用任何命令式来细致处理数据。
> "声明式数据处理"是指：不需要你编写遍历数据的逻辑代码
本文重点：
- - pd.read_excel 方法中有大量参数，让你控制其加载行为。 header = None 让其不把任何数据作为表头
- - 充分利用 Python 的优点，不用每次都编写复杂的代码
