python pandas是如何读取excel表中的sheet的（一） |
您所在的位置：网站首页 › pandas怎么读取Excel文件中的最大值 › python pandas是如何读取excel表中的sheet的（一） |
python pandas是如何读取excel表中的sheet的（一）
|
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 sheet names. Integers are used in zero-indexed sheet positions. Lists of strings/integers are used to request multiple sheets. Specify None to get all sheets. Available cases: * Defaults to ``0``: 1st sheet as a `DataFrame`（数字0代表第一张表） * ``1``: 2nd sheet as a `DataFrame`（数字1代表第二张表） * ``"Sheet1"``: Load sheet with name "Sheet1"（也可以直接使用表名） * ``[0, 1, "Sheet5"]``: Load first, second and sheet named "Sheet5" * as a dict of `DataFrame` （也可以使用列表，列表里既可以使用index，也可以使用表名） * None: All sheets. （None代表所有数字）示例代码如下（此excel中有三张表，顺序分别是’Sheet1’，‘Sheet2’，‘Sheet3’）： import pandas as pd # 按照表名读取 >>> df = pd.read_excel(r'D:\myExcel/1.xlsx', sheet_name='Sheet2') >>> df name Chinese 0 lc 78 1 lb 79 # 按照index读取，1代表第二张表，默认是0 即默认只读取第一张表 >>> df = pd.read_excel(r'D:\myExcel/1.xlsx', sheet_name=1) >>> df name Chinese 0 lc 78 1 lb 79 # 同时读取两张表，输入参数为列表 # 返回的是一个有序字典 >>> dfs = pd.read_excel(r'D:\myExcel/1.xlsx', sheet_name=[0, 'Sheet3']) >>> dfs OrderedDict([(0, name math science 0 bob 23 12 1 millor 32 32 2 jiken 61 89 3 tom 34 94 4 json 83 12 5 dela 96 67 6 rison 90 34), ('Sheet3', name English 0 ld 32 1 by 98)]) # 我们可以通过get方法获取指定的df >>> df1 = dfs.get(0) >>> df1 name math science 0 bob 23 12 1 millor 32 32 2 jiken 61 89 3 tom 34 94 4 json 83 12 5 dela 96 67 6 rison 90 34 # 也可以通过keys()方法获取所有的表名信息 >>> names = dfs.keys() >>> names odict_keys([0, 'Sheet3']) # 当sheet_name为None时默认读取所有的表 >>> dfs = pd.read_excel(r'D:\myExcel/1.xlsx', sheet_name=None) >>> dfs OrderedDict([('Sheet1', name math science 0 bob 23 12 1 millor 32 32 2 jiken 61 89 3 tom 34 94 4 json 83 12 5 dela 96 67 6 rison 90 34), ('Sheet2', name Chinese 0 lc 78 1 lb 79), ('Sheet3', name English 0 ld 32 1 by 98)])哈哈，以上就是pandas读取excel时的sheet_name的所有用法，简单且实用。欢迎关注：python小工具。让我们一起努力，让办公变得简单一点。 |
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |