方法一:使用ExcelFile类 导入pandas库: python import pandas as pd 使用ExcelFile类读取Excel文件: python xl = pd.ExcelFile('你的Excel文件路径.xlsx') 获取Excel对象中的sheet名列表: python sheet_names = xl.sheet_names 输出或返回所有的sheet名: python print(sheet_names) 或者你可以将sheet_names...
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') #读取表格 data_excel = xlrd.open_workbook(file_path) # 打开excel表格 table = data_excel.sheet_by_name(sheet) # 通过索引获取表格中的子表格 n_rows = table.nrows # 获取该sheet中的有效行数 n_cols = table.ncols # 获取该sheet中的有效列...
sheet.columns,同上,里面是每一列数据。 # 按行读取 for row in worksheet.rows: for cell in row: print(cell.value, end=" ") print() # row 的格式是(<Cell 'Sheet1'.A1>, <Cell 'Sheet1'.B1>, <Cell 'Sheet1'.C1>) # 所以还要进一层读取cell,cell 的格式为<Cell 'Sheet1'.A1> # 所...
(1)指定多个sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=["test1","test2"]) (2)指定多个sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,1]) (3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、...
（1）读取工作簿中所有sheet页 基于上一步，获取sheet名称列表，返回是所有sheet的名称。print(workbook....
sheep_name=pd.ExcelFile('my.xlsx') sheet_names=sheep_name.sheet_names print(sheet_names) 第二种方法: 1 2 3 4 5 #获取文件的sheep_name importpandas as pd df=pd.read_excel('my.xlsx',engine='openpyxl',sheet_name=None)#要想获取所有sheets名称 这个必须设置为None ...
xl = pd.ExcelFile('foo.xls')xl.sheet_names # see all sheet names xl.parse(sheet_name) # read a specific sheet to DataFrame 也可以直接读取所有的sheet, 将sheetname设置为None. 这时候得到的是⼀个dict结果.df = pandas.read_excel("/yourPath/FileName.xlsx", None);"df" are all ...
使用python读取excel工作表名称 importopenpyxl#引入excel的操作模块wb=openpyxl.load_workbook('example.xlsx')#读取excel文件#功能1:打印工作表名称sheet_name=wb.sheetnames#下面的代码等价于 sheet_name# = wb.get_sheet_names()#注意get_sheet_names这个函数在新版python#中已经不使用了print(sheet_name) ...
打开已经存在的Excel表格，查询对应sheet的名称 exl = openpyxl.load_workbook(filename = '用户行为偏好.xlsx')print(exl.sheetnames)['订单时长分布', 'Sheet3']# 通过传递表名字符串读取表、类型和名称sheet = exl.get_sheet_by_name('Sheet3')sheet.title 'Sheet3'# 读取工作簿的活动表# 活动表是工作...
首先可以先创建一个excel文件当作实验数据,名称为example.xlsx,内容如下: name age gender John 30 male Mary 22 female Smith 32 male 这里是很简单的几行数据,我们来用pandas实际操作一下这个excel表。 # coding:utf-8 import pandas as pd data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') ...