首先,需要导入pandas库,以便使用其提供的功能来读取和处理Excel文件。 python import pandas as pd 2. 读取Excel文件,指定sheet_name为None以获取所有工作表 通过pd.read_excel()函数读取Excel文件时,将sheet_name参数设置为None,这样pandas会返回一个有序字典(OrderedDict),其中键是sheet的名称,值是对应的DataFrame...
Pandas的read_excel()函数可以用来读取Excel文件。通过设置sheet_name参数,我们可以读取单个或多个工作表。如果sheet_name为None,则返回一个字典,键为工作表名,值为对应的DataFrame。 import pandas as pd # 读取所有工作表 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None) # 遍历所有工作表并打印 for sh...
我们可以通过两种方式来实现这一点:使用pd.read_excel()方法,并使用可选的参数sheet_name;另一种方法是创建一个pd.ExcelFile对象,然后解析该对象中的数据。 注:本文示例文档可在知识星球完美Excel社群中下载。 pd.read_excel()方法 在下面的示例中: 按索引选择要读取的工作表:sheet_name=[0,1,2]表示前三个...
一、读取多个表单 import pandas as pd excel_reader=pd.ExcelFile('文件.xlsx')#指定文件sheet_names = excel_reader.sheet_names#读取文件的所有表单名,得到列表df_data = excel_reader.parse(sheet_name=sheet_names[i])#读取表单的内容,i是表单名的索引,等价于pd.read_excel('文件.xlsx', sheet_name=sh...
一、读取多个表单 import pandas as pd excel_reader=pd.ExcelFile('文件.xlsx')#指定文件sheet_names = excel_reader.sheet_names#读取文件的所有表单名,得到列表df_data = excel_reader.parse(sheet_name=sheet_names[i])#读取表单的内容,i是表单名的索引,等价于pd.read_excel('文件.xlsx', sheet_name=sh...
df=pd.read_excel('xxx.xlsx') 那么默认是读取的第1个工作簿。如果要读取所有工作簿应该如何操作呢?可以这样写代码: 代码语言:javascript 复制 importpandasaspd df_dict=pd.read_excel('xxxx.xlsx',sheet_name=None)forsheet_name,dfindf_dict.item():print(f'工作簿的名字为:{sheet_name}')print(df.head...
在使用pandas读取excel文件时，需要用到read_excel函数，该函数支持多种工作簿格式。不仅可以读取一个sheet，还可以读取多个sheet。1、read_excel各参数组成如下：pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str...
pandas的read_excel函数负责读取函数,通过当中的sheet_name参数控制读取excel工作表。当读取一个工作表时,返回一个DataFrame;若读取多个或全部excel工作表,则返回一个字典,键、值分别为工作表文件名和存放工作表数据的数据框。 pandas.DataFrame.to_csv()函数负责输出数据至excel文件。当中的excel_writer参数控制输出路径...
Pandas 读取多个工作表 import pandas as pd df=pd.read_excel('附件1.xlsx',sheet_name=None) for sheetname, data in df.items(): print(sheetname) print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 注意一定要设置sheet_name=None 设置后读取的数据返回的结果是按 工作表名:数据 的字典 ...