大量にある検査記録エクセルからロットナンバーと検査数値を抽出し、1つのエクセルにまとめたい

Question

実現したいこと

大量にある検査記録エクセルからロットナンバーと検査数値を抽出し、1つのエクセルにまとめたい（結合したエクセルを別に作成したい)

前提

日によって検査数がことなる。
検査数が1つの時は、例えばB5にロットナンバーB6に検査値が記載される。
検査数が2つの時は、さらにC5にロットナンバーC6に検査値が記載される。
(横に増える)

検査数が変わるごとに、参照数を変えたいが方法が分からないので助力を頂きたい。もし検査数が常に1つの場合はopenpyxlを使い下記コードが使えるのだが（ここまでは作成できたのだが）。。。

該当のソースコード

file_list = glob.glob("/*.xlsx")　#パスを指定しエクセルを取得
for file in file_list:
    wb = px.load_workbook(file)
    ws = wb['Sheet1']
    Lot=ws['B5'].value
    Value=ws['B6'].value
    worksheet = wb.create_sheet(title='nw')
    ws = wb['nw']
    ws['A2'] = Lot
    ws['B2'] = Value
    f_name = Lot + '_00.xlsx'
    #コピー作成
    wb.save('./copy/'+f_name)
#フォルダ内のxlsx名をすべて取得
file_list02 = glob.glob("./copy/*.xlsx")
# pandasのデータフレーム化
list = []
for file in file_list02:
    list.append(pd.read_excel(file))
# 一つにまとめたエクセルファイルを保存
df = pd.concat(list)
print(df)
sum_name = 'sumdata.xlsx'
date= str(datetime.date.today())
df.to_excel('./copy/'+date+sum_name)
wb02 = px.load_workbook('./copy/'+date+sum_name)
ws02 = wb02['Sheet1']
ws02.delete_cols(1) 
ws02['A1'] = 'LotNo'
ws02['B1'] = 'Atai'
wb02.save('./copy/'+date+sum_name)
df = pd.read_excel('./copy/'+date+sum_name, index_col=0)
-----
エクセル内における例
IF 検査数が1
|No_a12|
|1050|
IF 検査数が3
|No_a12|No_b12|No_c12|
|1050|1100|1300|

検査数が異なるエクセルが大量に混在している。

Comments

[logres_Fan]

検査記録エクセルの仕組みを抜本的に変えるのは難しいのかな？例えば、縦に増えるように。

Answer 1

回答ではありません。要件の確認です。
１．下記の２つのブックがあったとします。

２．上記のブックから作成したいのは、下記のような結果でしょうか。
（./copy/日付+sumdata.xlsx）

３．./copy下にロット番号_01.xlsx,ロット番号_01.xlsxのようなブックが作成されますが、
直接、上記のブック（日付+sumdata.xlsx）が作成できるなら、ロット番号_01.xlsx等は、作成不要と考えますが
いかがでしょうか。

Answer 2

こちらでいかがでしょうか。

import pandas as pd
import glob
import datetime
file_list = glob.glob("*.xlsx")
df = pd.DataFrame()
for file in file_list:
    tmp = pd.read_excel(file,sheet_name="Sheet1",header=[4]).iloc[0:1,1:]
    #header=4 : 5行目をヘッダーにする
    #.iloc : 6行目の2列目以降の値を取り込む

    df = pd.concat([df,tmp],axis=1)#tmpを横につなげていく
df = df.T.reset_index()#行列入れ替え
df.columns= ["Lot","Value"]#カラム名設定
name = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")
df.to_excel(name+".xlsx")

Comments

[fl00]

一度、行と列の変換を挟むのは良い案ですね。
頂いたコードを見ながらトライしてみます。