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...
使用所选库的功能来打开指定的Excel文件: 使用pandas读取Excel文件: python df = pd.read_excel('data.xlsx') # 默认读取第一个sheet 使用openpyxl打开Excel文件: python wb = load_workbook('data.xlsx') 选择要读取的工作表(sheet): 使用pandas指定sheet: python df = pd.read_excel('data.xlsx', ...
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...
除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,...
如果Excel文件中有一些sheet页的数据你并不需要,那么在使用pd.read_excel函数读取这些数据时会浪费内存和计算资源。因此,你需要明确你的数据处理目标,只读取你需要的数据。 在使用pd.read_excel函数读取多个sheet页数据时,你需要注意数据的一致性和完整性。例如,如果两个sheet页中有相同的列名但是数据类型不一致,那么...
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。
(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 ...
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: ...
# 字符串、整型、列表、None,默认为0 pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=1) # 第二个sheet pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name='总结表') # 按sheet的名字 # 读取第一个、第二个、名为Sheet5的sheet,返回一个df组成的字典 dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=[0, 1, "Shee...