sheet_name=[0, 1, ‘Sheet1’], 对应的是解析文件的第1, 2张工作表和名为”Sheet1″的工作表。它返回的是一个有序字典。结构为{name:DataFrame}这种类型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_dict=pd.read_excel(file,sheet_name=[0,1,'Sheet1'])
dfs = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2']) # 按名称读取多个sheet # 或者 dfs = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=[0, 1]) # 按索引读取多个sheet dfs将是一个字典,字典的键是sheet的名称或索引,值是对应的DataFrame。 4. 读取所有sheet 如果你想...
当只读取一个sheet时,返回的是DataFrame类型,这是一种表格数据类型,它清晰地展示出了数据的表格型结构。具体写法为: (1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,df=pd.read_excel("data_test.xlsx")(2)指定sheet名称读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1")(3)指定sheet索引号读取,df=...
(2)指定多个sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,1]) (3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一...
# 读取第一个表单 df1 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 读取特定...
在每次循环中,我们使用pd.read_excel函数读取指定名称的sheet,并将其保存到一个新的DataFrame对象df_sheet中。 5. 处理每个sheet的数据 在上一步中,我们已经将每个sheet的数据保存到了df_sheet中,接下来可以根据实际需求处理这些数据。 # 处理该sheet的数据# ... ...
merchants=pd.read_excel('products.xlsx',sheet_name='Merchants',index_col='merchant_id')merchants.head() image.png green-divider ExcelFile类 另一种读取 Excel 数据的方法是使用ExcelFile类将表格型 Excel 工作表解析为DataFrame对象。 这个ExcelFile类会让我们更轻松地处理工作表,并且比之前的read_excel方法...
利用Pandas读取Excel文件中多个sheet并合并至一个dataframe，当各sheet表头一致时，可直接调用read_excel()函数实现。假设目标文件为data.xlsx，表头位于第0行，具体步骤如下：通过执行read_excel()函数，系统将自动识别并读取文件中所有sheet，将其整合为一个DataFrame。利用df_list.values()获取DataFrame列表...
使用read_excel函数读取Excel文件并将其转换为pandas dataframe: 代码语言:txt 复制 df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') 其中,'文件路径/文件名.xlsx'是Excel文件的路径和文件名。 可选:指定读取的工作表和数据范围。如果Excel文件中有多个工作表,可以使用sheet_name参数指定要读取的工作表。如果只需要...
其实read_excel函数作用不仅仅从一个Excel文件中读取数据到DataFrame中。这个函数支持包括xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods 以及odt多种格式,而且不仅支持读一个sheet,而且支持读取多个sheet。 按照惯例,我们还是先看一下这个函数有哪些参数: pandas.read_excel(io ...