Python 如何合并多个图纸并使用图纸名称的名称重命名列名称？

我有以下数据。它全部位于一个excel文件中

    Sheet name: may2019
    Productivity Count                          
 Date : 01-Apr-2020 00:00 to 30-Apr-2020 23:59                          
 Date Type: Finalized Date Modality: All     
    Name    MR  DX  CT  US  MG  BMD TOTAL
    Svetlana    29  275 101 126 5   5   541
    Kate    32  652 67  171 1   0   923
    Andrew  0   452 0   259 1   0   712
    Tom     50  461 61  104 4   0   680
    Maya    0   353 0   406 0   0   759
    Ben     0   1009    0   143 0   0   1152
    Justin  0   2   9   0   1   9   21
    Total   111 3204    238 1209    12  14  4788

    Sheet Name: June 2020
Productivity Count                              
 Date : 01-Jun-2019 00:00 to 30-Jun-2019 23:59                              
 Date Type: Finalized Date Modality: All

NAme US DX  CT  MR  MG  BMD TOTAL
Svetlana    4   0   17  6   0   4   31
Kate    158 526 64  48  1   0   797
Andrew  154 230 0   0   0   0   384
Tom     1   0   19  20  2   8   50
Maya    260 467 0   0   1   1   729
Ben     169 530 59  40  3   0   801
Justin  125 164 0   0   4   0   293
Alvin   0   1   0   0   0   0   1
Total   871 1918    159 114 11  13  3086

我想把所有的工作表合并到工作表上，删除所有工作表的前3行，这就是我要寻找的输出

Sl.No   Name US_jun2019 DX_jun2019  CT_jun2019  MR_jun2019  MG_jun2019  BMD_jun2019 TOTAL_jun2019   MR_may2019  DX_may2019  CT_may2019  US_may2019  MG_may2019  BMD_may2019 TOTAL_may2019
1   Svetlana    4   0   17  6   0   4   31  29  275 101 126 5   5   541
2   Kate    158 526 64  48  1   0   797 32  652 67  171 1   0   923
3   Andrew  154 230 0   0   0   0   384 0   353 0   406 0   0   759
4   Tom     1   0   19  20  2   8   50  0   2   9   0   1   9   21
5   Maya    260 467 0   0   1   1   729 0   1009    0   143 0   0   1152
6   Ben     169 530 59  40  3   0   801 50  461 61  104 4   0   680
7   Justin  125 164 0   0   4   0   293 0   452 0   259 1   0   712
8   Alvin   0   1   0   0   0   0   1   #N/A    #N/A    #N/A    #N/A    #N/A    #N/A    #N/A

我尝试了下面的代码，但是输出不是我想要的

df=pd.concat(df,sort=False)
df= df.drop(df.index[[0,1]])
df=df.rename(columns=df.iloc[0])
df= df.drop(df.index[[0]])
df=df.drop(['Sl.No'], axis = 1)

print(df)

---

首先，阅读两份Excel表格

df1=pd.read\u excel（'path/to/excel/file.xlsx'，sheet\u name=“2019年5月”） >>>df2=pd.read\u excel（'path/to/excel/file.xlsx'，sheet\u name=“jun2019”） 放下前三行

>>> df1.drop(index=range(3), inplace=True)
>>> df2.drop(index=range(3), inplace=True)

将列重命名为第一行，然后删除第一行

df1.rename（columns=dict（zip（df1.columns，df1.iloc[0]）），inplace=True） >>>df1.drop（索引=[0]，原地=真） >>>重命名（columns=dict（zip（df2.columns，df2.iloc[0]）），inplace=True） >>>df2.drop（索引=[0]，原地=真） 在列中添加后缀

>>df1.重命名（列=lambda col\u name:col\u name+''u may2019'，inplace=True）
>>>df2.重命名（列=lambda col_name:col_name+''u jun2019'，inplace=True）

删除第二个DF中的重复名称列

df2.drop（列=['Name']，inplace=True） 连接两个数据帧

df=pd.concat（[df1，df2]，轴=1，在位=True）

---

将所有代码放在一个位置：

将熊猫作为pd导入
df1=pd.read\u excel（'path/to/excel/file.xlsx'，sheet\u name=“2019年5月”）
df2=pd.read\u excel（'path/to/excel/file.xlsx'，sheet\u name=“jun2019”）
df1.drop（索引=范围（3），就地=真）
df2.下降（指数=范围（3），原地=真）
df1.rename（columns=dict（zip（df1.columns，df1.iloc[0]）），inplace=True）
df1.drop（索引=[0]，原地=真）
重命名（columns=dict（zip（df2.columns，df2.iloc[0]）），inplace=True）
df2.drop（索引=[0]，原地=真）
df1.重命名（列=lambda col_name:col_name+''2019年5月'，inplace=True）
df2.重命名（列=lambda col_name:col_name+''u jun2019'，inplace=True）
drop（列=['Name']，inplace=True）
df=pd.concat（[df2，df1]，轴=1，在位=True）
打印（df）

当然可以。如果有帮助，请接受并投票。