pyspark读取excel的多个sheet数据

你可以使用pyspark的`pandas`模块来读取Excel文件的多个sheet数据。首先，你需要安装`pandas`模块，然后使用`spark-submit`命令将你的代码提交给Spark集群执行。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ReadExcelData").getOrCreate()

# 读取Excel文件
file_path = "path/to/your/excel/file.xlsx"
excel_file = pd.ExcelFile(file_path)

# 获取所有sheet的名称
sheet_names = excel_file.sheet_names

# 逐个读取每个sheet的数据
for sheet_name in sheet_names:
    # 读取sheet数据为DataFrame
    sheet_data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
    
    # 将DataFrame转换为Spark DataFrame
    spark_df = spark.createDataFrame(sheet_data)
    
    # 对当前sheet的数据进行处理或分析
    # ...
    
    # 显示当前sheet的数据
    spark_df.show()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在上面的代码中，你需要将`file_path`替换为你实际的Excel文件路径。然后，使用`pd.ExcelFile`方法打开Excel文件并获取所有sheet的名称。接下来，使用`pd.read_excel`方法读取每个sheet的数据为DataFrame，并使用`spark.createDataFrame`方法将其转换为Spark DataFrame。最后，你可以对每个sheet的数据进行处理或分析。

请注意，此方法依赖于`pandas`模块，因此在运行代码之前，你需要确保已安装了该模块。此外，你还需要将代码提交给Spark集群进行执行，以便能够使用pyspark的功能。