pd.read_excel读取第二个子表

可以使用`pd.read_excel`函数的`sheet_name`参数来指定要读取的子表。默认情况下，该参数值为0，表示读取第一个子表。如果要读取第二个子表，可以将该参数值设置为1，如下所示：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的第二个子表
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=1)

# 打印读取的子表数据
print(df)

其中，`example.xlsx`为要读取的Excel文件名。`df`为读取的子表数据，可以根据需要进行操作和分析。

相关问题

import pandas as pd import os from scipy import integrate, signal import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示正负号 #y = pd.read_excel(r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第一批数据拆分\第一批1号1振\A1-1-600.xlsx', usecols=[1],index_col=False, header=None ,skiprows=[0]) folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分\第二批1号1振' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path) N = len(y) fs = 1280 dt = 1/fs t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] # 时间轴 y1 = y.swapaxes(0, 1) # 矩阵转置 data = y1.fillna(-1).values #获取数据，将缺失值标记设置为-1，并转换为NumPy数组对象 t = data.flatten() # 展平数组 a = np.array(t) # 梯形法 cumtrapz累计计算积分，cumtrapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1, initial=None)。y: 需要被积分的数值序列；x: y中元素的间距，积分变量，若为空，则y元素的间距默认为dx； # 续：dx: 如果x为空，y中元素的间距由dx给出；axis: 确定积分轴；initial: 如果提供，则用该值作为返回值的第一个数值。 y_int = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0)*1000 # m到mm转换要乘1000 result = signal.detrend(y_int) # 去趋势 plt.figure(figsize=(16, 6)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, y, label="原始加速度信号") plt.ylabel("m/s^2") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, y_int, label="积分后的速度信号") plt.ylabel("mm/s") plt.legend(loc="upper right") plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(t_axis, result, label="去趋势后的速度信号") plt.ylabel("mm/s") plt.legend(loc="upper right")

这段代码的作用是读取指定文件夹下的 Excel 文件，进行数据处理和绘图。

首先，它导入了所需的库，包括 `pandas`、`os`、`scipy`、`numpy` 和 `matplotlib`。

然后，它定义了文件夹路径 `folder_path` 和获取该路径下所有文件名的列表 `file_names`。

接下来，通过遍历文件名列表，使用 `os.path.join()` 函数将文件名和文件夹路径拼接成完整的文件路径，然后使用 `pd.read_excel()` 函数读取 Excel 文件的数据。

之后，它计算了一些变量，如数据长度 `N`、采样频率 `fs`、时间步长 `dt` 和时间轴 `t_axis`。

然后，它对数据进行一些转换和处理，将数据转置为列向量，将缺失值标记为-1，并转换为 NumPy 数组。

接下来，它使用 `integrate.cumtrapz()` 函数对数组进行积分，并乘以1000将单位从 m 转换为 mm。

然后，它使用 `signal.detrend()` 函数去除积分后的速度信号的趋势。

最后，它使用 `matplotlib.pyplot` 绘制了三个子图，分别是原始加速度信号、积分后的速度信号和去趋势后的速度信号。

如果你有具体的问题或需要进一步的帮助，请告诉我。

python同一工作簿2个子表当第一列相同且第二列为某个值时用逗号拼接2个子表的第三列

可以使用 pandas 库来实现这个功能。

首先，读取 Excel 文件并将每个子表存储在不同的 DataFrame 中：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
workbook = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)

# 存储子表
df1 = workbook['Sheet1']
df2 = workbook['Sheet2']

接下来，使用 `merge()` 方法将两个子表合并为一个 DataFrame，以第一列为键：

# 合并两个子表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Column1')

然后，筛选出第二列等于特定值的行，并将这些行的第三列用逗号拼接：

# 筛选出第二列等于特定值的行，并拼接第三列
result = ''
for index, row in merged_df.iterrows():
    if row['Column2'] == '特定值':
        result += row['Column3'] + ','

最后，得到拼接后的字符串 `result`，可以将其写入 Excel 文件的某个单元格中。