temp_df = pd.read_excel(path, sheet_name='会议纪要')

这是一个使用 Pandas 库中的 read_excel 方法读取 Excel 文件中名为 '会议纪要' 的工作表，并将其转换为 Pandas DataFrame 对象的代码。其中，path 表示 Excel 文件的路径。如果想要运行这段代码，需要先安装 Pandas 库并将 Excel 文件放置在指定的路径下。

相关问题

df=pd.DataFrame() for file in filelist: temp=pd.read_excel(file,sheet_names= '会议纪要') df=pd.concat(df,temp,axis = 0)

这段代码使用了 pandas 库中的 concat() 函数，将多个 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 合并成一个 DataFrame，并赋值给变量 df。

具体解释如下：

1. 首先创建一个空的 DataFrame，赋值给变量 df。

2. 使用 for 循环遍历文件列表 filelist 中的每个文件名。

3. 对于每个文件，使用 read_excel() 函数读取其中名为“会议纪要”的 sheet，并赋值给变量 temp。

4. 使用 concat() 函数将 temp 和 df 按行合并成一个新的 DataFrame，并重新赋值给变量 df。

5. 最终 df 中包含了所有 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 中的数据。

df = pd.read_excel(excel_path, engine='openpyxl', sheet_name=sheet_name)

当你需要从Excel文件读取数据并使用`openpyxl`引擎时，可以按照以下方式操作：

首先，确保安装了`pandas`库和`openpyxl`引擎支持，如果还没有安装，可以通过命令行安装：

pip install pandas openpyxl

然后，你可以使用`pd.read_excel()`函数来加载数据，指定`engine='openpyxl'`以利用`openpyxl`库解析xlsx文件，以及`sheet_name`参数来选择要读取的工作表。这里有一个示例：

# 引用[1]
import pandas as pd

# 指定Excel文件路径
excel_path = r"D:\Desktop\temp\math\data\附件1：123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx"

# 使用openpyxl引擎读取特定工作表
sheet_name = "企业信息"  # 替换为你想要的数据表名称
df1 = pd.read_excel(io=excel_path, engine='openpyxl', sheet_name=sheet_name)

# 打印读取后的DataFrame
print(df1.head())  # 查看数据前几行

这段代码会读取指定工作表的内容并存储在一个名为`df1`的DataFrame对象中。