df = pd.read_excel(file_path

`pd.read_excel(file_path)` 是 pandas 库中的一个函数，用于读取 Excel 文件并返回一个 DataFrame 对象。在这个语句中，你使用 `pd.read_excel` 函数读取了指定路径的 Excel 文件，并将结果赋值给了变量 `df`。

这样，变量 `df` 就包含了 Excel 文件中的数据，并且以 DataFrame 的形式进行存储。你可以通过对 `df` 进行操作和处理，来进行数据分析、数据清洗等操作。

相关问题

def read_excel(file_path1,file_path2): df1 = pd.read_excel(file_path1) df2 = pd.read_excel(file_path2) return df1,df2

这是一个读取Excel文件的函数，函数名为read_excel，有两个参数file_path1和file_path2，分别表示要读取的两个Excel文件的路径。在函数体中，使用pandas库的read_excel函数读取这两个Excel文件，并将读取结果分别赋值给df1和df2。最后，通过return语句将df1和df2返回给函数调用者。

import pandas as pdimport ospath = 'path/to/folder'excel_files = os.listdir(path)df_list = []for file in excel_files: if file.endswith('.xlsx'): df = pd.read_excel(os.path.join(path, file)) df_list.append(df)merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)deduplicated_df = merged_df.drop_duplicates()deduplicated_df.to_excel('path/to/output/file.xlsx', index=False)

这段代码是用于读取一个文件夹下的所有 Excel 文件，将它们合并为一个 Pandas DataFrame，并且去除其中的重复行，最后将结果保存为一个新的 Excel 文件。

具体步骤如下：

1. 首先，导入 pandas 和 os 模块。

2. 设置变量 path 为待读取的文件夹的路径。

3. 使用 os.listdir(path) 函数列出 path 文件夹下的所有文件和文件夹，并将它们存储在 excel_files 列表中。

4. 创建一个空的 DataFrame 列表 df_list 用于存储每个 Excel 文件读取后得到的 DataFrame。

5. 遍历 excel_files 中的每个文件，如果文件名以 .xlsx 结尾，则读取该 Excel 文件，将其存储为 DataFrame，并将 DataFrame 添加到 df_list 列表中。

6. 使用 pd.concat() 函数将 df_list 中的所有 DataFrame 合并为一个 DataFrame，并将 ignore_index 参数设置为 True，以重置索引。

7. 对合并后的 DataFrame 进行去重，使用 drop_duplicates() 函数，该函数删除 DataFrame 中的重复行。

8. 最后，使用 to_excel() 函数将去重后的 DataFrame 保存为一个新的 Excel 文件，同时将 index 参数设置为 False，以避免将索引作为列写入 Excel 文件。