PANDAS 打开一个EXCEL文件的所有页，每一页分别给一个变量，设置索引为D列

好的，你可以使用 Pandas 库中的 `read_excel()` 方法来打开一个 Excel 文件，并使用 `index_col` 参数来设置索引列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件的所有页，并为每个页分配一个变量
excel_file = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None)

# 循环遍历每个页，设置索引列为 D 列，并为每个页分配一个变量
for sheet_name in excel_file:
    df = excel_file[sheet_name]
    df.set_index('D', inplace=True)
    globals()[sheet_name] = df

# 打印结果
print(Sheet1)
print(Sheet2)
# 其他页以此类推

其中，`sheet_name=None` 参数可以读取 Excel 文件的所有页。然后，使用 `for` 循环遍历每个页，使用 `set_index()` 方法将 D 列设置为索引列，并使用 `globals()` 函数为每个页分配一个变量。最后，可以打印每个变量来查看结果。

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PANDAS 打开一个EXCEL文件的所有页，设置索引为D列

好的，你可以使用 Pandas 库中的 `read_excel()` 方法来打开一个 Excel 文件，并使用 `index_col` 参数来设置索引列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件的所有页
excel_file = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None)

# 合并所有页
df = pd.concat(excel_file, ignore_index=True)

# 设置索引列为 D 列
df.set_index('D', inplace=True)

# 打印结果
print(df)

其中，`sheet_name=None` 参数可以读取 Excel 文件的所有页。`pd.concat()` 方法可以合并所有页，并使用 `ignore_index=True` 参数重新设置行索引。最后，使用 `set_index()` 方法将 D 列设置为索引列。

pandas 打开EXCEL文件的一页，取得这一页的最大行数和最大列数

可以使用 pandas 的 read_excel 方法读取 Excel 文件，并且使用 shape 属性获取 DataFrame 的行数和列数。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件的第一页
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=0)

# 获取 DataFrame 的最大行数和最大列数
max_rows, max_cols = df.shape

print(f"最大行数为 {max_rows}，最大列数为 {max_cols}")

需要替换示例代码中的文件名为你的 Excel 文件名，同时可以通过 sheet_name 参数指定要读取的页码或页名称。