pandas读取特定路径的excel文件

好的，我可以回答这个问题。您可以使用pandas的read_excel函数来读取指定路径下的excel文件。例如，如果您的文件名为example.xlsx且位于C:/users/username/documents/目录下，则可以使用以下代码：

import pandas as pd
path = "C:/users/username/documents/example.xlsx"
df = pd.read_excel(path)

这将在变量df中加载excel文件的内容，使您能够以pandas数据框的形式对其进行进一步操作。我希望这回答对您有所帮助！

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pandas读取指定路径excel数据

使用 Pandas 读取指定路径的 Excel 文件的数据，你可以使用 `pandas.read_excel()` 函数。

下面是一个例子：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('/path/to/file.xlsx')

# 打印数据
print(df)

你也可以使用参数 `sheet_name` 来指定读取哪个工作表，例如：

df = pd.read_excel('/path/to/file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

还有很多其他的参数可以使用，例如 `header`、`skiprows` 等。具体参数的使用方法可以参考 Pandas 官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html。

pandas读取多个excel文件，代码

你可以使用`pandas`库中的`read_excel()`函数来读取多个Excel文件，具体代码如下：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')

# 循环读取每个Excel文件，并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    dfs.append(df)

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

在上面的代码中，`glob.glob()`函数用于获取指定路径下的所有Excel文件路径。`pd.read_excel()`函数用于读取每个Excel文件，并将它们存储在一个数据框列表中。最后，`pd.concat()`函数用于将这些数据框合并成一个数据框。`ignore_index=True`参数用于重新设置合并后的数据框的索引。