在一个多个sheet的excel中，如何用pd将多个sheet的数据合并，sheet的个数不定

可以使用 Pandas 库中的 `read_excel()` 函数，可以读取 Excel 文件中的所有 sheet，并将其合并为一个 DataFrame。可以使用 `sheet_name=None` 参数来读取所有的 sheet，然后使用 `pd.concat()` 函数将所有 sheet 合并为一个 DataFrame。

以下是一个例子代码，可以将一个 Excel 文件中的所有 sheet 合并为一个 DataFrame：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件中的所有 sheet
sheets_dict = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None)

# 将所有 sheet 合并为一个 DataFrame
df = pd.concat(sheets_dict.values(), ignore_index=True)

# 输出合并后的 DataFrame
print(df)

在这个例子中，`pd.read_excel()` 函数使用 `sheet_name=None` 参数来读取 Excel 文件中的所有 sheet，返回一个字典，其中键为 sheet 名称，值为 sheet 中的数据。然后使用 `pd.concat()` 函数将所有 sheet 的数据合并为一个 DataFrame。最后，使用 `ignore_index=True` 参数来重新编号 DataFrame 的行索引。

如果你想在 DataFrame 中添加一个新的列，表示数据来自哪个 sheet，可以使用以下代码：

# 创建一个空的列表，用于保存 sheet 名称
sheet_names = []

# 遍历 sheets_dict 字典中的所有键（即 sheet 名称）
for sheet_name in sheets_dict.keys():
    # 将 sheet 名称添加到列表中
    sheet_names.extend([sheet_name] * len(sheets_dict[sheet_name]))

# 将 sheet_names 列表作为新的一列添加到 DataFrame 中
df['Sheet Name'] = sheet_names

在这个代码中，我们创建了一个空的列表 `sheet_names`，用于保存 sheet 的名称。然后，我们使用 `for` 循环遍历 `sheets_dict` 字典中的所有键（即 sheet 名称），并将每个 sheet 名称重复 sheet 中的行数次数，然后将重复的 sheet 名称添加到 `sheet_names` 列表中。最后，我们将 `sheet_names` 列表作为新的一列添加到 DataFrame 中，列名为 `Sheet Name`。