pyspark读取excel的多个sheet数据

在PySpark中，你可以使用`pandas`库来读取Excel文件的多个sheet数据，然后将其转换为Spark DataFrame进行进一步处理。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Excel to Spark DataFrame") \
    .getOrCreate()

# 读取Excel文件
excel_file = "path_to_your_excel_file.xlsx"
sheets = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=None)

# 将每个sheet的数据转换为Spark DataFrame
dfs = []
for sheet_name, sheet_data in sheets.items():
    df = spark.createDataFrame(sheet_data)
    dfs.append((sheet_name, df))

# 打印每个sheet的数据
for sheet_name, df in dfs:
    print(f"Sheet Name: {sheet_name}")
    df.show()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

请确保在运行代码之前，你已经安装了`pandas`库和正确配置了PySpark环境。你需要将`path_to_your_excel_file.xlsx`替换为你的Excel文件的实际路径。这段代码会将每个sheet的数据以DataFrame的形式打印出来，你可以根据自己的需求进行进一步处理。