在Python中读取Excel文件的特定sheet,通常我们会使用pandas库或者openpyxl库。这里我将分别给出使用这两个库的示例。 使用pandas库 pandas是一个强大的数据处理库,它提供了方便的函数来读取Excel文件。 导入pandas库: python import pandas as pd 使用read_excel函数打开目标Excel文件,并指定sheet名或索引: 假设Exce...
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...
1. 使用pd.read_excel函数读取整个Excel文件的所有sheet页数据 你可以使用pd.read_excel函数的sheet_name参数来指定你想要读取的sheet页的名称。这样,当你运行这个函数时,它会返回一个字典,字典的键是sheet页的名称,值是一个DataFrame对象,包含了对应sheet页的数据。 importpandasaspd# 读取Excel文件的所有sheet页数据...
(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、...
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1) # 查看表的数据类型 print df.dtypes # 查看Member列的数据 print df['Member'] ''' # 新建一列,每一行的值是Member列和activity列相同行值的和 for i in df.index: df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i] ...
Pandas读取Excel通常有两个方法,一是:pd.ExcelFile和pd.read_excel,这两种方法都可以读取Excel,区别是前者读取的是整个Excel工作簿,后者读取的Excel的某个Sheet表。 pd.ExcelFile的使用方法如下: 1、打开Excel文件: 使用pd.ExcelFile打开一个Excel文件,可以指定文件路径作为参数: ...
pandas: Pandas是一个强大的数据处理库,它有一个内置函数read_excel()用于读取Excel文件。你可以通过指定sheet_name参数选择特定的工作表,并通过iloc或loc(基于行和列标签)来选择特定的行和列。例如: Python import pandas as pd 读取特定工作表 df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') ...
前面我们学习的基本上都是使用pandas读取数据以后做一些处理,但是关于pd.read_excel()函数本身并没有做过多的介绍,今天我们就来讨论一下它。先讨论第一个参数,sheet_name。关于sheet_name的解释,调用help方法之后,文档给出的释义如下: sheet_name : str, int, list, or None, default 0 Strings are used for...
一、合并多个excel文档 备注: 各excel均只有一个sheet表 效果图: 代码截图: 二、合并同一个excel表中指定sheet表 效果图: 代码截图: 补充:如果需读取excel指定名称的sheet表,则可将第3行代码中sheet_name修改为: df = pd.read_excel('fileM1.xlsx', sheet_name=['B店', 'C店']) ...