我读取了一个Excel文件，并将每个选项卡另存为pandas数据框。
import pandas as pd
xla = pd.ExcelFile("file_name.xlsx")
kl=xla.sheet_names
hf_list=[]
for i in range(len(kl)):
hf_list.append(pd.read_excel(xla, i,index_col=0))
我打算计算列表中每个数据框的排名，因此编写了以下代码。
def score_card(raw_list):
score_list=[]
for i in range(len(raw_list)):
score_list.append(raw_list[i].rank(axis=1))
return score_list
score_list=score_card(hf_list)
我想知道是否有一种方法可以对代码进行矢量化处理，并避免score_card函数中的for循环（也可以读取excel文件）。在此先感谢您的时间。
如果sheet_name = None在read_excel每个工作表名称的DataFrames的获取顺序中使用参数：
dfs = pd.read_excel("file_name.xlsx", sheet_name = None, index_col=0)
然后使用列表理解：
score_list = [v.rank(axis=1) for k, v in dfs.items()]
或者使用以下命令创建大型DataFrame concat：
df = pd.concat(dfs.values())
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