在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 的 read_excel 方法来读取一个 Excel 文件中一个 sheet 里的多个表格。

在很多实际场景中，我们经常需要将同一个主题下的不同数据都记录在同一个 Excel 文件的同一个 sheet 中。比如一个销售报告，可能包含不同时间段的销售数据，我们可以将这些数据拆分成多个表格，然后分别记录在一个 sheet 中，这样方便数据的统计与比较。

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在实际操作中，我们需要使用 Pandas 模块中的 read_excel 方法来读取 Excel 文件中的数据。在读取 data sheet 时，我们常常需要注意以下几个参数：

sheet_name（默认为 0）：可以是 sheet 名，也可以是 sheet 的索引号，也可以为 None。如果为 None，则返回所有 sheet 的数据。

header：用作列名的行号（索引），默认为 0（第一行）。如果设置为 None，则第一行也作为数据行。

skiprows：需要忽略的行数（从开始处算起），默认为 0。

这篇文章主要介绍如何在一个 sheet 中读取多个表格，所以我们不仅需要设置好读取表格的参数，同时也要获取 Excel 文件和 sheet 的基本信息。

假设有一个 sales_report.xlsx 文件，里面有三个 sheet，数据分别为 2018 年、2019 年和 2020 年的销售数据，我们要分别读取每个表格的数据。下面是代码示例：

在上面的代码中，我们首先定义了文件名和 sheet 名，接着使用 pd.ExcelFile 方法获取 Excel 文件对象，然后通过 .sheet_names 属性获取 Excel 文件中所有 sheet 的名称，并将这些名称储存在 sheets 变量中。接下来使用 for 循环遍历 sheets 列表，读取每个 sheet 中的表格，并输出前五行数据。

当我们需要读取一个 sheet 中所有表格的数据时，可以将 sheet_name 设置为 None，这样 Pandas 会将 sheet 中所有表格读入，并返回一个字典。其中字典的 key 为表格名称，value 为表格中的数据。代码如下：

在上面的代码中，我们首先定义了文件名和 sheet 名，接着使用 pd.read_excel 方法获取 Excel 文件对象，并将 sheet_name 参数设置为 None。这样 Pandas 会将 Excel 文件中的所有数据读入并放进一个字典中，字典的 key 为表格名称，value 为表格数据。

接下来使用 for 循环遍历字典中所有条目，获取每个表格的名称和表格的数据，然后输出前五行数据。

如果我们想要将多个表格的数据合并成一个数据表，可以使用 Pandas 的 concat 方法将多个表格合并

如果我们想要将多个表格合并成一个数据表，可以使用 Pandas 的 concat 方法：

上面的代码中，我们先读取出所有的表格数据，并将它们合并成一个新的数据表 merged_data。pd.concat 方法的第一个参数是一个字典（即读取 Excel 文件的结果），表示需要合并的数据表；axis 表示合并的方向，0 表示纵向合并，即在行方向上将两个数据表连接起来；sort=False 表示不进行排序。

输出结果如下：

通过本文，我们介绍了如何使用 Pandas 的 read_excel 方法读取一个 Excel 文件中一个 sheet 中的多个表格，包括获取 Excel 文件和 sheet 的基本信息、将多个表格全部读入和将多个表格合并成一个数据表。这些方法可以帮助我们更方便地进行数据处理与分析，提高工作效率。