用pandas读取指定文件夹中的一个exl文件代码

可以使用pandas的`read_excel()`函数来读取指定文件夹中的一个excel文件。以下是示例代码：

import pandas as pd
import os

folder_path = 'path/to/folder'  # 指定文件夹路径
file_name = 'example.xlsx'  # 指定要读取的excel文件名
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)  # 构造excel文件的完整路径

df = pd.read_excel(file_path)  # 读取excel文件

在上面的代码中，`os.path.join()`函数用于将文件夹路径和文件名合并成完整的文件路径。然后，`pd.read_excel()`函数用于读取这个excel文件，并将其存储在一个DataFrame对象中。

相关问题

pandas读取指定文件夹下的所有xlsx表格

好的，可以使用pandas库中的os和glob模块来读取指定文件夹下的所有xlsx表格，具体代码如下：

import os
import glob
import pandas as pd

# 指定文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 获取文件夹下所有xlsx文件路径
file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.xlsx'))

# 循环读取每个xlsx文件
dfs = []
for file_path in file_paths:
    df = pd.read_excel(file_path)
    dfs.append(df)

# 合并所有表格
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

注意，需要将`folder_path`替换为你自己的文件夹路径。

pandas读取某个文件夹下的所有文件

可以使用os模块来获取文件夹下的所有文件名，然后再通过循环读取每个文件，将它们合并成一个DataFrame。

示例代码如下：

import os
import pandas as pd

# 获取文件夹下所有文件名
folder_path = '/path/to/folder'
file_names = os.listdir(folder_path)

# 循环读取每个文件，并将它们合并成一个DataFrame
df_list = []
for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    if os.path.isfile(file_path):
        df = pd.read_csv(file_path)
        df_list.append(df)
combined_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

其中，os.listdir()函数可以获取文件夹下所有文件名，os.path.join()函数可以拼接文件路径，os.path.isfile()函数可以判断一个路径是否是文件，pd.read_csv()函数可以读取CSV文件，pd.concat()函数可以将多个DataFrame合并成一个。最后得到的combined_df就是合并后的DataFrame。