read_excel(file_path, sheet_name=None, converters={"观测日期": pd.to_datetime},dtype={"xxxxxxx": int}) # 定义新的列名 new_columns = list(data_1.columns[:3]) + ["x1", "x2", "x3"] # 遍历所有工作表并执行相同的操作 for sheet_name, df in all_sheets.items(): # 设置新的列名...
遍历Excel文件中的所有sheet: 使用pd.ExcelFile对象的sheet_names属性,可以获取所有sheet的名称,并遍历它们。 python sheet_names = excel_file.sheet_names all_sheets_data = {} for sheet_name in sheet_names: # 读取每个sheet的数据 df = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=sheet_name) # 将读取到...
read_excel(file_path, sheet_name=None) # all_sheets 是一个字典,键是工作表名称,值是对应的DataFrame for sheet_name, df in all_sheets.items(): print(f"Sheet name: {sheet_name}") print(df) 以上就是从基础到高级的一些用法,希望能帮助你更好地使用pandas读取和处理Excel文件。 同时欢迎关注我的...
import pandas as pd # 读取指定工作表 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='sheet1') print(df.head()) # 读取所有工作表 all_sheets = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None) for sheet_name, df in all_sheets.items(): print(f"Sheet name: {sheet_name}") prin...
今天是读《python数据分析基础》的第8天,今天的读书笔记的内容为利用pandas读写多个excel文件,当中涉及到读写excel文件的多个工作表。 大致原理如下: glob.glob()以及os.path.join()函数负责获取输入要读取的excel文件的具体路径。 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...
Pandas 的 read_excel() 支持读取单个或多个工作表。你可以通过传递工作表名称列表或使用 sheet_name=None 来读取整个工作簿。 import pandas as pd # 读取整个 Excel 文件中的所有工作表,返回一个字典 excel_file = 'data/sales_data.xlsx' all_sheets = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=None) # 打...
二、读取 Excel 文件 Pandas 提供了read_excel方法来读取 Excel 文件。这个方法非常灵活,支持读取单个或多个工作表。 import pandas as pd# 读取单个工作表df = pd.read_excel('source_file.xlsx',sheet_name='Sheet1')# 读取所有工作表all_sheets = pd.read_excel('source_file.xlsx',sheet_name=None) ...
To read multiple sheets from an Excel file, you pass a list of sheets to the sheet_name parameter. The result will be a dictionary where the keys are the sheet names and the values are the DataFrames. all_sheets_df = pd.read_excel('school_data.xlsx', sheet_name=['Students', 'Teach...
在上述代码中,我们首先定义了一个包含所有需要读取的工作表名的列表sheets。然后,我们遍历这个列表,使用read_excel()函数读取每个工作表的数据,并将它们添加到all_data列表中。最后,我们使用concat()函数将所有工作表的数据合并到一个DataFrame中。通过设置ignore_index=True参数,我们忽略了原始数据的索引,以确保合并后...
首先,编写一个函数read_all_sheets_from_xlsx来读取指定目录下的所有Excel文件中的所有工作表,并将它们存储到一个字典中。 import pandas as pd from pathlib import Path def read_all_sheets_from_xlsx(directory): """ 读取指定目录下所有的.xlsx文件,并将每个文件中的每个工作表转换为Pandas DataFrame。