df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据') df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')改错

这两行代码本身没有错误，但是缺少了导入 pandas 库的语句。正确的代码应该是：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')
df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')

这样才能正确使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件中的数据。

相关问题

pd.ExcelFile与pd.read_excel的区别

`pd.ExcelFile` 和 `pd.read_excel` 都是 Pandas 库中用于读取 Excel 文件的函数，但它们的使用方式和功能有所不同。

- `pd.ExcelFile` 是一个类，用于打开 Excel 文件并创建一个 ExcelFile 对象，该对象可以用于多次读取 Excel 文件的不同表单(sheet)数据，从而避免了每次读取都需要打开 Excel 文件的开销。使用 `pd.ExcelFile` 的方式如下：

excel_file = pd.ExcelFile('example.xlsx')
df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='Sheet2')

- `pd.read_excel` 是一个函数，直接读取 Excel 文件的指定表单(sheet)数据并返回一个 DataFrame 对象。使用 `pd.read_excel` 的方式如下：

df1 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')

因此，如果要多次读取同一个 Excel 文件中的不同表单数据，建议使用 `pd.ExcelFile` 创建 ExcelFile 对象来避免重复打开 Excel 文件的开销。如果只需要读取一次 Excel 文件中的某个表单数据，则可以直接使用 `pd.read_excel`。

import pandas as pd# 读取Excel文件中的内容df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 读取另一个Excel文件中的内容df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 将df1的内容添加到df2的末尾df2 = df2.append(df1, ignore_index=True)# 将合并后的内容写入一个新的Excel文件

df2.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

这段代码可以读取两个不同的Excel文件中的内容，将其中一个文件的内容添加到另一个文件的末尾，最后将合并后的内容写入一个新的Excel文件。其中，`pd.read_excel`函数用于读取Excel文件中的内容，`df.append`函数用于将一个DataFrame对象添加到另一个DataFrame对象的末尾，`df.to_excel`函数用于将DataFrame对象中的内容写入Excel文件中。`ignore_index=True`参数表示忽略原来的索引，重新生成新的索引。`index=False`参数表示不将DataFrame对象的索引写入Excel文件中。