Python Pandas 读取 Excel 多个工作表教程

在数据分析中，经常需要处理包含多个工作表的 Excel 文件。Python Pandas 库提供了一种高效便捷的方式来读取和处理此类文件。

安装 openpyxl

在开始之前，需要安装 openpyxl 库，它提供了对 Excel 文件的读写支持。可以使用以下命令安装：bashpip install openpyxl

读取 Excel 文件

以下代码演示了如何使用 Pandas 读取包含多个工作表的 Excel 文件：pythonimport pandas as pd

读取 Excel 文件excel_file = pd.ExcelFile('file.xlsx')

获取所有工作表的名称sheet_names = excel_file.sheet_names

创建一个空的列表来存储所有工作表的数据dfs = []

遍历每个工作表，读取数据并存储到列表中for sheet_name in sheet_names: df = excel_file.parse(sheet_name) dfs.append(df)

将所有工作表的数据合并为一个 DataFramemerged_df = pd.concat(dfs)

打印合并后的 DataFrameprint(merged_df)

代码说明:

1. 首先，使用 pd.ExcelFile() 函数创建一个 ExcelFile 对象，并传入 Excel 文件的路径。2. 使用 sheet_names 属性获取所有工作表的名称列表。3. 创建一个空列表 dfs，用于存储每个工作表读取后的 DataFrame。4. 使用 for 循环遍历每个工作表名称： - 使用 excel_file.parse() 函数读取当前工作表的数据，并将其存储为一个 DataFrame。 - 将 DataFrame 添加到 dfs 列表中。5. 最后，使用 pd.concat() 函数将 dfs 列表中的所有 DataFrame 合并为一个 DataFrame。

注意：

• 将代码中的 'file.xlsx' 替换为你要读取的 Excel 文件的路径。- 可以根据需要修改代码，例如选择性地读取某些工作表，或对读取的数据进行进一步处理。

总结

通过以上步骤，你可以轻松地使用 Pandas 读取包含多个工作表的 Excel 文件，并对数据进行分析和处理。 Pandas 提供了丰富的功能来处理数据，建议参考官方文档了解更多信息。