pandas.read_excel函数用于从 Excel 文件中读取数据。sheet_name参数用于指定要读取的工作表名称或索引。它可以接受以下几种类型的值: 单个工作表的名称(字符串) 工作表的索引(整数) 工作表名称的列表 工作表索引的列表 如果设置为None,则读取所有工作表。
pandas.read_excel()函数的sheet_name参数,用来指定要从excel中读取哪个表格的数据,sheet_name的值可以为None、string、int、字符串列表或整数列表,默认为0。字符串(string)用于工作表名称,整数(int)用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表,为None时获取所有工作表。 sheet_name参数值为不同类...
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]表示前三个工作表。 按名称选择要读取的工作表:sheet_name=['用户信息','复利']。此方法要求提前知道工作表名称。 选择所有工作表:sheet_name=None。 图1 我们将从示例Excel文件中读取所有工作表,然后将该数据框架用于后...
sheet_name=None也会返回一个字典,但是会返回全部的sheet表; ① sheet_name=0等同于sheet_name='Sheet1' # 下面这两个读取方式等同。 #df2 = pd.read_excel('readexcel.xlsx',sheet_name=0) df2 = pd.read_excel('readexcel.xlsx',sheet_name='Sheet1') df2 结果如下: ② sheet_name=[“sheet名”...
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] | None' = None,index_col: 'int | Sequence[int] | None' = None,usecols: 'int | str | Sequence[int] | ...
本文将向你展示如何使用Pandas来读取、遍历和合并Excel中的多个工作表和工作簿。 二、读取多个工作表 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...
如果要读取多个表格,可以使用 sheet_name=None 参数,这样会返回一个字典,其中每个键对应一个表格名称,值为对应的 DataFrame 对象。 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(...
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]表示前三个工作表。 按名称选择要读取的工作表:sheet_name=['用户信息','复利']。此方法要求提前知道工作表名称。 选择所有工作表:sheet_name=None。 图1
默认pandas读取excel,只会读取第一个Sheet import pandas as pd # 读取excel df1= pd.read_excel('456.xlsx') print(list(df)) 那么如何读取所有的Sheet呢? 二、解决方法 方法1 一定要加sheet_name=None,才能读取出所有的sheet,否则默认读取第一个sheet,且获取到的keys是第一行的值 ...
使用pandas读取excel 使用pandas读取excel Excel是微软的经典之作,在这里我们介绍使用Python的pandas数据分析包来解决此问题。 pd.read_excel(io, sheet_name = 0, header = 0, names = None, index_col = None, usecols = None, squeeze = False, dtype = None, engine = None,...