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。