Pandas 中的 Multiple Excel 工作表 - Python

Pandas 是一个强大的数据处理库，而 Excel 是一种流行的电子表格软件。Pandas 可以轻松地读取和处理 Excel 文件。在本教程中，我们将学习如何使用 Pandas 从多个 Excel 工作表中读取数据。

读取多个 Excel 工作表

以下是使用 Pandas 读取多个 Excel 工作表的基本代码。此代码将从名为 Sheet1、Sheet2 和 Sheet3 的工作表中读取数据，并将其存储在名为 df1、df2 和 df3 的 Pandas 数据帧中。

import pandas as pd

file_path = 'path/to/excel/file.xlsx'
sheet_names = ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']

df_dict = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_names)

df1 = df_dict['Sheet1']
df2 = df_dict['Sheet2']
df3 = df_dict['Sheet3']

使用多个 Pandas 数据帧，现在可以进行各种数据处理和分析操作。

处理多个工作表数据

在 Pandas 中，我们可以使用各种函数和方法处理多个数据帧中的数据。以下是一些可用于处理和分析多个数据帧的示例代码。

合并数据帧

使用 Pandas 的 concat() 函数可以将多个数据帧合并为一个：

df_merged = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

过滤数据帧

df_filtered = df_merged[df_merged['column_name'] > 50]

分组数据帧

df_grouped = df_merged.groupby('column_name').sum()

排序数据帧

df_sorted = df_merged.sort_values('column_name', ascending=False)

合计数据帧

df_total = df_merged.sum()

转置数据帧

df_transposed = df_merged.transpose()

结论

使用 Pandas，可以轻松地从多个 Excel 工作表中读取数据，并进行各种数据处理和分析操作。Pandas 提供了许多有用的函数和方法，可以帮助您处理大量数据和提取有用的信息。