python利用numpy读csv不同sheet

可以使用pandas库中的read_csv函数来读取不同sheet的csv文件，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取第一个sheet
df1 = pd.read_csv('file.csv', sheet_name=)

# 读取第二个sheet
df2 = pd.read_csv('file.csv', sheet_name=1)

# 读取所有sheet
dfs = pd.read_csv('file.csv', sheet_name=None)

其中，sheet_name参数可以指定要读取的sheet的名称或索引，如果不指定，则默认读取第一个sheet。如果要读取所有sheet，则可以将sheet_name设置为None，此时返回一个字典，字典的键为sheet的名称，值为对应的DataFrame。

相关问题

numpy读csv不同sheet

可以使用 pandas 库的 read_csv 函数来读取 csv 文件中的不同 sheet，具体方法是在读取 csv 文件时指定 sheet_name 参数，例如：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件中的第一个 sheet
df1 = pd.read_csv('data.csv')

# 读取 csv 文件中的第二个 sheet
df2 = pd.read_csv('data.csv', sheet_name='Sheet2')

其中，'data.csv' 是 csv 文件的路径，'Sheet2' 是第二个 sheet 的名称。如果不指定 sheet_name 参数，则默认读取第一个 sheet。

python 数据读取

在Python中，有多种方法可以读取数据。其中一种方法是使用Pandas库的read_csv函数来读取csv格式的数据。需要注意的是，在读取数据的代码中也要插入文件路径。如果要读取的文件保存在Python工作目录中，可以直接使用文件名进行读取。例如，假设数据文件名为'data.csv'，则可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', names=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
print(data)

另一种方法是使用Numpy库的loadtxt函数来读取数据。类似于Pandas，需要导入相应的库和定义文件路径，然后使用loadtxt函数进行数据读取。可以通过设置参数来指定数据类型和分隔符，默认的分隔符是空格。以下是一个示例：

import numpy as np
file_name = 'numpy_data.txt'
data = np.loadtxt(file_name, dtype='float32', delimiter=' ')
print(data)

此外，还可以使用xlrd库或Pandas库来读取Excel格式的数据。xlrd库提供了open_workbook函数来读取Excel文件，而Pandas库提供了read_excel函数。以下是两种方法的示例代码：

使用xlrd库：
import xlrd
data = xlrd.open_workbook(r'路径\文件名.xlsx',formatting_info=True)
table =data.sheet_by_name("Sheet3")

使用Pandas库：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("\路径\文件名.xlsx",sheetname="Sheet3")

综上所述，Python中有多种方法可以读取数据，包括使用Pandas库的read_csv函数、Numpy库的loadtxt函数、xlrd库和Pandas库的read_excel函数。具体的使用取决于数据的格式和需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python使用库读取数据](https://blog.csdn.net/weixin_45884316/article/details/107383875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [（一）、python读取数据方法总结](https://blog.csdn.net/weixin_43400774/article/details/90313356)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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