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。

numpy将数据写入csv不同的sheet中

在Python中，如果你想要使用NumPy库将数据写入CSV文件的不同工作表（sheet），你需要借助`pandas`库，因为NumPy本身并不直接支持操作Excel文件。Pandas提供了方便的数据处理功能，包括读写CSV以及创建和管理Excel表格。

首先，你需要安装pandas库，如果没有安装可以使用pip安装：

pip install pandas

然后，你可以按照以下步骤将数据写入CSV文件的不同sheet：

import pandas as pd

# 假设你有三个numpy数组 data1, data2, 和data3
data1 = np.array([...])
data2 = np.array([...])
data3 = np.array([...])

# 将numpy数组转换为pandas DataFrame
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
df3 = pd.DataFrame(data3)

# 创建一个包含多个DataFrame的字典，键是sheet名称
data_dict = {'Sheet1': df1, 'Sheet2': df2, 'Sheet3': df3}

# 使用pandas的to_excel函数，指定路径和sheet_name参数
for sheet_name, dataframe in data_dict.items():
    dataframe.to_excel('output_file.csv', index=False, sheet_name=sheet_name)