pandas读取多个sheet concat
时间: 2023-08-04 21:04:48 浏览: 58
您可以使用pandas的`read_excel`函数来读取包含多个sheet的Excel文件,并使用`concat`函数将这些sheet连接在一起。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('your_file.xlsx')
# 读取每个sheet并存储在一个字典中
dfs = {}
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
dfs[sheet_name] = excel_file.parse(sheet_name)
# 将所有sheet连接在一起
merged_df = pd.concat(dfs.values(), ignore_index=True)
# 打印合并后的DataFrame
print(merged_df)
```
在上面的代码中,您需要将`your_file.xlsx`替换为您自己的Excel文件路径。`read_excel`函数返回一个`ExcelFile`对象,我们可以使用它的`sheet_names`属性获取Excel文件中所有的sheet名称。然后,我们循环遍历每个sheet名称,使用`parse`函数读取每个sheet,并将其存储在一个字典中。最后,我们使用`concat`函数将所有sheet连接在一起,设置`ignore_index=True`可以重新索引合并后的DataFrame。
相关问题
pandas合并excel多个sheet
可以使用pandas库中的read_excel函数读取多个sheet,然后使用concat函数将这些sheet合并成一个DataFrame。具体步骤如下:
1. 使用pandas的read_excel函数读取excel文件,设置参数sheet_name=None,表示读取所有sheet。
2. 使用pandas的concat函数将所有sheet合并成一个DataFrame,设置参数axis=,表示按行合并。
3. 可以选择将合并后的DataFrame保存为新的excel文件,使用pandas的to_excel函数即可。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取excel文件,sheet_name=None表示读取所有sheet
df_list = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)
# 将所有sheet合并成一个DataFrame
df = pd.concat(df_list, axis=, ignore_index=True)
# 将合并后的DataFrame保存为新的excel文件
df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
```
如何使用pandas读取excel中所有sheet数据
你可以使用 `pandas` 库中的 `read_excel` 方法来读取 Excel 文件中的所有 sheet 数据。以下是读取 Excel 文件中所有 sheet 数据的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile("your_excel_file.xlsx")
# 获取所有 sheet 名称
sheet_names = excel_file.sheet_names
# 循环遍历所有 sheet,读取数据到 DataFrame 中
dfs = []
for sheet_name in sheet_names:
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
dfs.append(df)
# 合并所有 DataFrame
result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
```
这样,你就可以将 Excel 文件中所有 sheet 数据读取到一个 DataFrame 中了。