pandas一次性读取多个有规律excel名称

时间: 2023-03-27 09:00:35 浏览: 70
你可以使用Python的glob模块来获取符合特定规则的文件名列表,然后使用pandas的read_excel函数读取这些文件。例如,如果你想读取所有以“data_”开头、以“.xlsx”结尾的文件,可以使用以下代码: ``` import glob import pandas as pd file_list = glob.glob('data_*.xlsx') df_list = [pd.read_excel(f) for f in file_list] df = pd.concat(df_list) ``` 这个代码会将所有符合规则的文件读取并合并成一个DataFrame。
相关问题

pandas读取excel多个sheet

可以使用pandas的read_excel()函数来读取excel中的多个sheet。可以在函数中使用sheet_name参数指定要读取的sheet名称或sheet编号,也可以使用sheet_name参数设置为一个列表,读取多个sheet。 示例: ``` import pandas as pd # 读取多个sheet sheets = ['Sheet1', 'Sheet2'] df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=sheets) # 或者 df1 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet2') ``` 在这个示例中,读取了名为'Sheet1'和'Sheet2'的两个sheet。读取多个sheet的结果将被存储在一个字典中,其中每个sheet的名称或编号是字典中的键,而每个sheet的数据则是字典中的值。

python pandas excel 读取多个sheet数据

### 回答1: 在Python中,可以使用pandas库来读取Excel文件中的多个sheet数据。首先,需要安装pandas库,可以使用`pip install pandas`命令进行安装。 接下来,需要使用`pandas`的`read_excel()`函数来读取Excel文件。这个函数可以接受一个参数`sheet_name`,用于指定要读取的sheet名称或索引。 例如,如果Excel文件中有两个sheet分别为"Sheet1"和"Sheet2",可以通过以下代码读取它们的数据: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2']) # 获取第一个sheet的数据 sheet1_data = data['Sheet1'] # 获取第二个sheet的数据 sheet2_data = data['Sheet2'] ``` 在以上代码中,`filename.xlsx`是要读取的Excel文件的路径。通过`sheet_name`参数指定了要读取的sheet名称,使用了一个字典的方式将sheet名称和对应的数据存储在`data`变量中。 通过`data`变量,可以通过索引的方式获取到每个sheet的数据,存储在不同的变量中,如`sheet1_data`和`sheet2_data`。 除了使用字典的方式读取多个sheet外,还可以使用其他的方式,如读取所有的sheet数据或者读取指定索引的sheet数据。详细的用法可以参考`pandas`官方文档。 这样就可以通过pandas库实现在Python中读取Excel文件中的多个sheet数据了。 ### 回答2: 在Python中,如果想要使用pandas库读取Excel文件中的多个sheet数据,可以按照以下步骤进行操作。 首先,需要安装pandas库。可以使用pip命令进行安装:pip install pandas 接下来,导入pandas库和openpyxl库(用于支持Excel文件的读写操作): import pandas as pd import openpyxl 然后,利用pandas的read_excel函数读取整个Excel文件: excel_file = pd.ExcelFile('文件路径/文件名.xlsx') 读取整个Excel文件的所有sheet名称: sheet_names = excel_file.sheet_names 遍历所有的sheet名称,读取每个sheet的数据并存储到字典中: data_dict = {} for sheet_name in sheet_names: data_dict[sheet_name] = excel_file.parse(sheet_name) 最后,可以通过data_dict字典访问到每个sheet的数据: for sheet_name, data in data_dict.items(): print("Sheet名称:", sheet_name) print("Sheet数据:", data) 注意事项: 1. 需要确定Excel文件的路径和文件名,并将其替换到代码中的'文件路径/文件名.xlsx'部分。 2. 需要确保Excel文件支持.xlsx格式,否则可能需要使用不同的库或方法进行读取。 3. 如果Excel文件中的数据包含特殊格式或公式,需要进行额外的处理或转换。 ### 回答3: Python中的pandas库提供了一种方便的方法来读取Excel文件中的多个sheet数据。要读取多个sheet数据,我们需要使用pandas的ExcelFile函数来打开Excel文件,然后使用parse方法来读取每个sheet的数据。 首先,我们需要安装pandas库。在命令行中运行以下命令进行安装: pip install pandas 接下来,我们可以使用以下代码来读取多个sheet数据: import pandas as pd # 使用ExcelFile函数打开Excel文件 excel_file = pd.ExcelFile('filename.xlsx') # 获取所有sheet的名称 sheet_names = excel_file.sheet_names # 创建一个空的字典来存储每个sheet的数据 data = {} # 遍历每个sheet的名称 for sheet_name in sheet_names: # 使用parse方法读取每个sheet的数据 data[sheet_name] = excel_file.parse(sheet_name) # 打印每个sheet的数据 for sheet_name, sheet_data in data.items(): print(f"Sheet '{sheet_name}':") print(sheet_data) 上述代码中,我们首先使用ExcelFile函数打开Excel文件,并使用sheet_names属性获取所有sheet的名称。然后,我们创建一个空的字典来存储每个sheet的数据。 接下来,我们使用for循环遍历每个sheet的名称,并使用parse方法读取每个sheet的数据。将每个sheet的名称作为字典的键,将每个sheet的数据作为字典的值存储起来。 最后,我们使用for循环打印每个sheet的数据。这样,我们就可以读取并打印出Excel文件中的多个sheet数据。 以上是使用Python的pandas库来读取Excel文件中多个sheet数据的方法。希望对你有所帮助!

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