在Python中,您可以使用pandas库来便捷地读取Excel文件中的多个sheet。假如我有一个光谱响应函数.xlsx的excel文件,里面有多个sheet表: 一个excel文件相当于一个数据库,存着一张或多张数据表,本文将演示如何依次读取excel文件每一个sheet表。 二、实现过程 2.1 代码 import pandas as pd # 读取整个Excel文件 excel_...
sheet1.write(0, 0, "A1数据") 1. 如果我们想要在第二行,第三列写入数据: sheet1.write(1, 2, "C2数据") 1. 另一种是通过 excel 的单元格名称来定位写入,比如 ‘A1’,'D4’这种: sheet1.write("A1", "A1数据") sheet1.write("F2", "F2数据") 1. 2. 批量写入 除了单个单元格的数据写入...
读取多个sheet的数据可以使用循环来实现。然后,可以使用pd.concat函数将多个DataFrame对象拼接在一起。最后,可以使用notnull函数筛选出某列不为空的数据。以下是一个示例代码: import pandas as pd # 读取Excel文件中的所有sheet数据 excel_file = 'path/to/your/excel/file.xlsx' sheets = pd.read_excel(excel_f...
在Python中使用pandas库，读取Excel文件中的多个sheet表变得极其便捷。假设有一个名为“光谱响应函数.xlsx”的Excel文件，其中包含多个sheet表。Excel文件，如同数据库，存储着一张或多张数据表。本文将展示如何依次读取Excel文件中的每一个sheet表。首先，定义excel文件路径，通过pd.ExcelFile()创建一个Excel...
("%Y%m%d",time.localtime())print(curr_date)# 读取EXCEL,设定列名,None读取所有sheet, 默认只读第一个df=pd.read_excel(path,names=[1,2,3,4],sheet_name=None)a=[]# items 拆分数据为元组forname,dataindf.items():a.append(data)# axis=0 按列上下拼接,1为行左右拼接df2=pd.concat(a,axis=0...
今天,我要分享的是一个非常实用的Python技能,那就是如何在Python的pandas库中使用pd.read_excel函数来读取Excel文件的多个sheet页数据。 一、为什么要读取Excel的多个sheet页数据? 在数据分析和处理的过程中,经常需要处理包含多个sheet页的Excel文件。比如,你可能需要从一个包含销售、产品和财务数据的Excel文件中提取出...
当使用pd.read_excel读取Excel文件时,可以通过sheet_name参数指定要读取的sheet名称或索引。读取多个sheet的数据可以使用循环来实现。然后,可以使用pd.concat函数将多个DataFrame对象拼接在一起。最后,可以使用notnull函数筛选出某列不为空的数据。以下是一个示例代码: ...