import pandas as pd # 假定你的Excel文件名为 example.xlsx,它在当前目录下 file_path = 'example.xlsx' # 使用 read_excel 函数读取文件 df = pd.read_excel(file_path) # 打印DataFrame查看数据 print(df) 这段代码将读取Excel文件example.xlsx中的第一个工作表,并将数据加载到DataFrame对...
Python 读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to...
import re dfs=pd.read_excel(r".\cz_2020.9-2021.1.xls",sheet_name=None,header=None,index_col=None,skiprows=None) df_dst=pd.DataFrame(data=None,columns=["姓名","年级","合计"]) for sht_name,df in dfs.items(): #仅仅读取 XXXX.XX格式的工作表 if re.match(r"\d{4}\.\d{1,2}",s...
dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=[0, 1, '2019-2020']) # 输出字典 for sheet, frame in dfs.items(): print(f"Sheet: {sheet}") print(frame) 注意事项 如果Excel文件位于网络上,可以直接使用URL作为io参数。 当处理大型文件时,考虑使用nrows限制读取的行数以提高性能。 如果Excel文件...
read_excel(workbook,sheet_name=None) for name,data in allSheetData.items(): allData.append(data) combineData=pd.concat(allData,axis=0,ignore_index=True) #输出excel文件 combineData.to_excel(writer,sheet_name=os.path.basename(workbook)[:-5],index=False) writer.save() 本文参与 腾讯云自媒体...
文本文件,主要包括csv和txt两种等,相应接口为read_csv()和to_csv(),分别用于读写数据 Excel文件,包括xls和xlsx两种格式均得到支持,底层是调用了xlwt和xlrd进行excel文件操作,相应接口为read_excel()和to_excel() SQL文件,支持大部分主流关系型数据库,例如MySQL,需要相应的数据库模块支持,相应接口为read_sql()和to...
excel_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) 遍历返回的工作簿字典,处理每个工作簿的数据: 现在你可以遍历这个字典,对每个工作簿的数据进行处理。处理的方式取决于你的具体需求,比如数据清洗、转换、分析等。 python for sheet_name, df in excel_data.items(): print(f"Processing sheet: {she...
order_dict = pd.read_excel(r'',header=0, usecols=[2, 3] names=["Name", "Number"], sheet_name=["Sheet1", "Sheet2"], skiprows=range(1, 10), skipfooter=4) for sheet_name, df in order_dict.items(): print(sheet_name)
使用read_excel命令导入数据，写入路径即可导入数据，数据包含日期、订单号、区域、省份等数据字段。import ...
import pandas as pd # 读取多个表格 data_dict = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None) # 打印每个表格的数据 for sheet_name, df in data_dict.items(): print(f"Sheet: {sheet_name}") print(df) 复制代码 0 赞 0 踩最新问答如何...