pandas读取excel sheet 作为dataframe

你可以使用 pandas 库中的 `read_excel()` 函数来读取 Excel 文件。如果你想要读取 Excel 文件中的特定 sheet，可以使用 `sheet_name` 参数来指定 sheet 的名称或索引。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，指定 sheet 名称为 Sheet1
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 打印 DataFrame
print(df)

上述代码会将名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件中的 `Sheet1` sheet 读取为 DataFrame，并将其存储在变量 `df` 中。你可以根据需要修改文件名和 sheet 名称。

相关问题

Pandas 读取excel返回dataframe格式

使用 Pandas 读取 Excel 文件并返回 DataFrame 格式的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='工作表名称')

其中，`文件路径.xlsx` 是 Excel 文件的路径，`工作表名称` 是要读取的工作表的名称。

如果要读取多个工作表，可以使用 `sheet_name` 参数传入一个字符串列表，示例代码如下：

import pandas as pd

df_dict = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name=['工作表1', '工作表2'])

此时，`df_dict` 是一个字典类型，字典的键是工作表的名称，字典的值是对应工作表的 DataFrame。

pandas读取Excel，按照格式读取dataframe

Pandas是一个强大的数据处理库，它内置了对Excel文件的支持，可以方便地读取Excel数据并将其转换成DataFrame格式。在Python中，你可以使用pandas的`read_excel()`函数来完成这个任务。下面是一个基本的例子：

import pandas as pd

# 指定文件路径
file_path = 'your_file.xlsx'

# 使用read_excel()读取数据
df = pd.read_excel(file_path)

# 默认情况下，它会读取第一个工作表。如果需要特定的工作表，可以传入sheet_name参数，例如：
# df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1')

# 如果Excel文件很大或者有缺失值处理需求，还可以设置其他选项，如：
# df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl', na_values=None) # 或者'data_only=True'跳过公式

# 现在df就是一个pandas DataFrame，你可以进一步操作、清洗或分析数据了。