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...
(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...
(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。
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...
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...
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 ...
Pandas 多个工作表、工作簿 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 ...
标签:Python与Excel,pandas 本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作表。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。
pandas如何实现把一个excel中的多个sheet合并为一个sheet呢,具体思路如下: 1、读取excel获取每个的sheet的DataFrame对象,通过把read_excel的sheet_name参数设为None来实现。 2、设定一个空DataFrame对象用来拼接每个sheet。 3、循环每个sheet,然后通过concat函数把空DataFrame对象依次拼接每个sheet。 注意事项: 1、concat函...