在Python中使用pandas库读取多个工作簿(sheet)的步骤如下: 导入pandas库: 首先,你需要确保已经安装了pandas库。如果还没有安装,可以使用pip install pandas命令进行安装。然后,在代码中导入pandas库。 python import pandas as pd 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件: 使用read_excel函数来读取Excel文件。该函数...
读取Excel文件。使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件,并指定要读取的工作表名称或索引。例如,如果要读取名为“Sheet1”和“Sheet2”的工作表,可以使用以下代码: # 读取Excel文件中的Sheet1和Sheet2 sheets = { 'Sheet1': pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1'), 'Sheet2': pd.read_exc...
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...
(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=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 *同时读取多个sheet,以字典形式返回。(不推...
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...
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...
可以是int,read_excel函数将Excel文件中的sheet按照位置进行编号,例如第一个sheet编号为0,第二个sheet编号为1,...,因此可以传递一个int,告诉函数我们想要读取那个sheet。这个参数的默认值是0,表示读取第一个sheet。这里我们让函数读取sheet2: >>>df=pd.read_excel(r'C:\Users\yj\Desktop\data.xlsx',sheet_nam...
在使用pandas读Excel文件的时候,可能会遇到有多个工作簿的情况。如果我们直接像下面这样写代码: import pandas as pd 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: import pandas as pd df_dict = pd.read_excel('xxxx.xlsx', sheet_...
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 ...