如何在 pandas 上读取多页的 excel - Python

在处理数据时，我们常常会使用 Excel 进行数据记录和处理。而 Pandas 也是 Python 数据分析的重要工具之一。在实际使用过程中，同一个 Excel 文件内可能包含多个工作表，那么如何在 Pandas 上读取这些多页的数据呢？下面，我们就来介绍一下。

准备工作

首先，在执行代码之前，你需要安装好 Pandas 库，可以在命令行中使用以下命令完成：

pip install pandas

另外，还需要一个示例 Excel 文档，其中包含了两个工作表，如下图所示：

读取多页 Excel 数据

读取多页 Excel 数据非常简单，只需要在读取 Excel 文件时，使用 sheet_name 参数指定需要读取的工作表名即可。例如：

import pandas as pd

# 读取包含多个工作表的 Excel 文件，指定读取第一个工作表
df_sheet1 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取包含多个工作表的 Excel 文件，指定读取第二个工作表
df_sheet2 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')

测试代码

读取多页 Excel 数据的详细代码如下：

import pandas as pd

# 读取包含多个工作表的 Excel 文件，指定读取第一个工作表
df_sheet1 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取包含多个工作表的 Excel 文件，指定读取第二个工作表
df_sheet2 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 查看读取的数据
print(df_sheet1.head())
print(df_sheet2.head())

输出结果如下：

  Name  Age  Gender  Score
0    A   18    Male     90
1    B   20  Female     85
2    C   19    Male     92
3    D   21  Female     89
4    E   20    Male     78
       ID  Height  Weight
0  100001     170      60
1  100002     160      50
2  100003     175      65
3  100004     165      55
4  100005     168      58

可以看到，读取多页 Excel 数据非常简单，只需要设置 sheet_name 参数即可。