pd.read_excel(file_path,sheet_name=0) 读取时能抛弃全是空数据的行吗

在使用 `pd.read_excel(file_path, sheet_name=0)` 读取 Excel 文件时，默认情况下不会自动丢弃全是空数据的行。如果你希望在读取数据时就抛弃这些全是空数据的行，可以通过设置参数来实现。

你可以使用 `keep_default_na` 和 `na_values` 参数来指定哪些值应该被视为缺失值，然后通过 `dropna()` 方法来丢弃含有缺失值的行。例如：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并指定sheet_name为第一个工作表
df = pd.read_excel('file_path', sheet_name=0, keep_default_na=True, na_values=[''])

# 丢弃所有全是空数据的行
df = df.dropna(how='all')

print(df)

在这个例子中，`keep_default_na=True` 表示保留默认的缺失值处理方式（如空字符串、NaN等），而 `na_values=['']` 则明确指定空字符串应被视为缺失值。最后，通过 `dropna(how='all')` 方法丢弃所有全是空数据的行。

相关问题

data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) 改成 openpyxl

如果你想使用openpyxl库来代替pandas中的read_excel函数来读取Excel文件，你可以使用openpyxl的load_workbook函数和active属性来实现。

下面是一个示例代码：

from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
workbook = load_workbook(file_path)

# 选择指定的sheet页
sheet = workbook[sheet_name]

# 遍历行并打印数据
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

# 关闭Excel文件
workbook.close()

在上述代码中，我们使用openpyxl的load_workbook函数来打开指定的Excel文件，然后通过指定的sheet_name选择特定的sheet页。接下来，我们使用iter_rows函数遍历每一行并打印数据。

请注意，你需要将file_path替换为你实际使用的Excel文件路径，同时将sheet_name替换为你要读取的sheet页名称。

希望以上代码能够帮助你使用openpyxl库来读取Excel文件中特定sheet页的数据。如果还有其他问题，请随时提问。

df_r_excel = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) # sht_name = None 读取所有sheet df = df_r_excel.copy() 读取到多个sheet后，df是什么格式类型

`df_r_excel = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)` 这行代码使用 `pandas` 库读取一个 Excel 文件，并将文件中的所有工作表（sheet）都加载到一个字典中。每个键是工作表的名称，对应的值是一个 `DataFrame`，表示该工作表的数据。

具体来说：
- `file_path` 是 Excel 文件的路径。
- `sheet_name=None` 参数指示 `pandas` 读取文件中的所有工作表。

因此，`df_r_excel` 是一个字典，其中每个键是工作表的名称，每个值是一个 `DataFrame`，对应于该工作表的数据。

import pandas as pd

# 假设 file_path 是你的 Excel 文件路径
file_path = 'your_excel_file.xlsx'

# 读取所有工作表
df_r_excel = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)

# df_r_excel 现在是一个字典，例如：
# {
#     'Sheet1': <DataFrame>,
#     'Sheet2': <DataFrame>,
#     ...
# }

在这个例子中，`df_r_excel` 的类型是 `dict`，其键是字符串（工作表名称），值是 `pandas.DataFrame` 对象。

如果你希望将这个字典复制到另一个变量 `df` 中，可以使用 `copy()` 方法：

df = df_r_excel.copy()

此时，`df` 也是一个字典，结构与 `df_r_excel` 相同。