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目錄
一、用法精講
10、pandas.DataFrame.to_excel函數(shù)
10-1、語法
10-2、參數(shù)
10-3、功能
10-4、返回值
10-5、說明
10-6、用法
10-6-1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
10-6-2、代碼示例
10-6-3、結(jié)果輸出
11、pandas.ExcelFile類
11-1、語法
11-2、參數(shù)
11-3、功能
11-4、返回值
11-5、說明
11-5-1、文件訪問
11-5-2、工作表操作
11-5-3、高級操作
11-6、用法
11-6-1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
11-6-2、代碼示例
11-6-3、結(jié)果輸出?
12、pandas.ExcelFile.parse函數(shù)
12-1、語法
12-2、參數(shù)
12-3、功能
12-4、返回值
12-4-1、單個工作表
12-4-2、多個工作表
12-4-3、所有工作表
12-5、說明
12-6、用法
12-6-1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
12-6-2、代碼示例
12-6-3、結(jié)果輸出?
二、推薦閱讀
1、Python筑基之旅
2、Python函數(shù)之旅
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一、用法精講
10、pandas.DataFrame.to_excel函數(shù)
10-1、語法
# 10、pandas.DataFrame.to_excel函數(shù)
DataFrame.to_excel(excel_writer, *, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, inf_rep='inf', freeze_panes=None, storage_options=None, engine_kwargs=None)
Write object to an Excel sheet.To write a single object to an Excel .xlsx file it is only necessary to specify a target file name. To write to multiple sheets it is necessary to create an ExcelWriter object with a target file name, and specify a sheet in the file to write to.Multiple sheets may be written to by specifying unique sheet_name. With all data written to the file it is necessary to save the changes. Note that creating an ExcelWriter object with a file name that already exists will result in the contents of the existing file being erased.Parameters:
excel_writerpath-like, file-like, or ExcelWriter object
File path or existing ExcelWriter.sheet_namestr, default ‘Sheet1’
Name of sheet which will contain DataFrame.na_repstr, default ‘’
Missing data representation.float_formatstr, optional
Format string for floating point numbers. For example float_format="%.2f" will format 0.1234 to 0.12.columnssequence or list of str, optional
Columns to write.headerbool or list of str, default True
Write out the column names. If a list of string is given it is assumed to be aliases for the column names.indexbool, default True
Write row names (index).index_labelstr or sequence, optional
Column label for index column(s) if desired. If not specified, and header and index are True, then the index names are used. A sequence should be given if the DataFrame uses MultiIndex.startrowint, default 0
Upper left cell row to dump data frame.startcolint, default 0
Upper left cell column to dump data frame.enginestr, optional
Write engine to use, ‘openpyxl’ or ‘xlsxwriter’. You can also set this via the options io.excel.xlsx.writer or io.excel.xlsm.writer.merge_cellsbool, default True
Write MultiIndex and Hierarchical Rows as merged cells.inf_repstr, default ‘inf’
Representation for infinity (there is no native representation for infinity in Excel).freeze_panestuple of int (length 2), optional
Specifies the one-based bottommost row and rightmost column that is to be frozen.storage_optionsdict, optional
Extra options that make sense for a particular storage connection, e.g. host, port, username, password, etc. For HTTP(S) URLs the key-value pairs are forwarded to urllib.request.Request as header options. For other URLs (e.g. starting with “s3://”, and “gcs://”) the key-value pairs are forwarded to fsspec.open. Please see fsspec and urllib for more details, and for more examples on storage options refer here.New in version 1.2.0.engine_kwargsdict, optional
Arbitrary keyword arguments passed to excel engine.10-2、參數(shù)
10-2-1、excel_writer(必須)：字符串、ExcelWriter對象或路徑對象，可以是文件名(字符串或路徑對象)或ExcelWriter對象。如果是文件名，則文件將被打開并以寫入模式('w')打開，如果文件已存在則會被覆蓋；如果傳入的是ExcelWriter對象，則使用該對象來寫入文件。
10-2-2、sheet_name(可選，默認(rèn)值為'Sheet1')：字符串，指定要寫入的Excel工作表的名稱。
10-2-3、na_rep(可選，默認(rèn)值為'')：字符串，用于替換DataFrame中缺失值(NaN)的字符串。
10-2-4、float_format(可選，默認(rèn)值為None)：字符串，用于格式化浮點(diǎn)數(shù)的格式字符串，例如 '%.2f' 會將浮點(diǎn)數(shù)格式化為帶有兩位小數(shù)的字符串。
10-2-5、columns(可選，默認(rèn)值為None)：序列，要寫入文件的列名列表。如果為None(默認(rèn)值)，則寫入所有列。
10-2-6、header(可選，默認(rèn)值為True)：布爾值或序列，如果為False，則不寫入列名(即不寫入DataFrame的header)；如果是一個序列，則假定它是列名的別名列表。
10-2-7、index(可選，默認(rèn)值為True)：布爾值，如果為True，則寫入行索引(即DataFrame的 index)作為一列；如果為False，則不寫入行索引。
10-2-8、index_label(可選，默認(rèn)值為None)：字符串或序列，如果指定了索引，并且header和index都為True，則這些值將被用作索引列的列標(biāo)題；如果未指定，則使用索引的名稱(如果有的話)。
10-2-9、startrow/startcol(可選，默認(rèn)值為0)：整數(shù)，指定從哪個行和列開始寫入數(shù)據(jù)(以0為索引)，這對于在現(xiàn)有工作表中追加數(shù)據(jù)很有用。
10-2-10、engine(可選，默認(rèn)值為None)：字符串，指定用于寫入Excel文件的引擎。pandas 支持多種引擎，如'xlsxwriter'、'openpyxl'和'xlwt'(僅用于較舊的.xls格式)。如果未指定，則pandas會嘗試根據(jù)文件擴(kuò)展名選擇適當(dāng)?shù)囊妗?/p>
10-2-11、merge_cells(可選，默認(rèn)值為True)：布爾值，如果為True，則合并Excel文件中相同數(shù)據(jù)的單元格(例如，如果DataFrame中的某些列包含完全相同的值)。
10-2-12、inf_rep(可選，默認(rèn)值為'inf')：字符串，用于替換DataFrame中無限大值(inf)的字符串。
10-2-13、freeze_panes(可選，默認(rèn)值為None)：元組，指定要凍結(jié)的窗格的位置。元組應(yīng)該包含兩個整數(shù)，分別表示要凍結(jié)的行數(shù)和列數(shù)(從0開始計數(shù))，這對于創(chuàng)建具有固定標(biāo)題行或列的大型Excel文件很有用。
10-2-14、storage_options(可選，默認(rèn)值為None)：字典，用于傳遞給底層文件存儲接口的額外參數(shù)，這可以用于設(shè)置例如訪問令牌、臨時存儲路徑等。
10-2-15、engine_kwargs(可選，默認(rèn)值為None)：一個字典，包含傳遞給ExcelWriter引擎的額外關(guān)鍵字參數(shù)，這可以用于定制引擎的行為，例如設(shè)置工作簿的屬性。
10-3、功能
????????用于將DataFrame數(shù)據(jù)保存為Excel文件。
10-4、返回值
????????沒有直接的返回值。它的主要作用是將DataFrame中的數(shù)據(jù)寫入到指定的Excel文件中，而不是返回一個結(jié)果或?qū)ο蟆?/p>
10-5、說明
? ? ? ? 無
10-6、用法
10-6-1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
無10-6-2、代碼示例
# 10、pandas.DataFrame.to_excel函數(shù)
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個示例DataFrame
data = {'Name': ['Myelsa', 'Bryce', 'Jimmy'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 將DataFrame保存為Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', sheet_name='sheet', index=False)10-6-3、結(jié)果輸出
11、pandas.ExcelFile類
11-1、語法
# 11、pandas.ExcelFile類
class pandas.ExcelFile(path_or_buffer, engine=None, storage_options=None, engine_kwargs=None)
Class for parsing tabular Excel sheets into DataFrame objects.See read_excel for more documentation.Parameters:
path_or_bufferstr, bytes, path object (pathlib.Path or py._path.local.LocalPath),
A file-like object, xlrd workbook or openpyxl workbook. If a string or path object, expected to be a path to a .xls, .xlsx, .xlsb, .xlsm, .odf, .ods, or .odt file.enginestr, default None
If io is not a buffer or path, this must be set to identify io. Supported engines: xlrd, openpyxl, odf, pyxlsb, calamine Engine compatibility :xlrd supports old-style Excel files (.xls).openpyxl supports newer Excel file formats.odf supports OpenDocument file formats (.odf, .ods, .odt).pyxlsb supports Binary Excel files.calamine supports Excel (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb) and OpenDocument (.ods) file formats.Changed in version 1.2.0: The engine xlrd now only supports old-style .xls files. When engine=None, the following logic will be used to determine the engine:If path_or_buffer is an OpenDocument format (.odf, .ods, .odt), then odf will be used.Otherwise if path_or_buffer is an xls format, xlrd will be used.Otherwise if path_or_buffer is in xlsb format, pyxlsb will be used.New in version 1.3.0.Otherwise if openpyxl is installed, then openpyxl will be used.Otherwise if xlrd >= 2.0 is installed, a ValueError will be raised.WarningPlease do not report issues when using xlrd to read .xlsx files. This is not supported, switch to using openpyxl instead.engine_kwargsdict, optional
Arbitrary keyword arguments passed to excel engine.11-2、參數(shù)
11-2-1、path_or_buffer(可選，默認(rèn)值為None)：指定要寫入的文件路徑(字符串或路徑對象)或任何文件狀對象。如果為None，則輸出將作為字符串返回，而不是寫入文件。
11-2-2、engine(可選，默認(rèn)值為None)：字符串，用于解析Excel文件的引擎。常用的有openpyxl(對于.xlsx文件)和xlrd(對于較舊的.xls文件)。注意，xlrd從版本2.0.0開始不再支持.xlsx文件。
11-2-3、storage_options(可選，默認(rèn)值為None)：字典，對于支持的文件類型(如AWS S3、Google Cloud Storage)，可以傳遞額外的存儲選項。
11-2-4、engine_kwargs(可選，默認(rèn)值為None)：字典，傳遞給Excel讀取引擎的額外關(guān)鍵字參數(shù)。
11-3、功能
????????作為一個接口，用于讀取存儲在Excel文件中的數(shù)據(jù)。通過創(chuàng)建 ExcelFile 類的實(shí)例，用戶可以方便地訪問Excel文件中的不同工作表(sheets)，并將這些數(shù)據(jù)加載到Pandas的DataFrame對象中，以便進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析和處理。
11-4、返回值
????????嚴(yán)格來說，pandas.ExcelFile類本身并不直接返回數(shù)據(jù)，而是創(chuàng)建了一個表示Excel文件的對象，這個對象提供了方法來讀取文件中的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)加載到DataFrame對象中。然而，如果我們從功能實(shí)現(xiàn)的角度來考慮，可以認(rèn)為ExcelFile類“返回”了一個用于操作Excel文件的接口或上下文。
11-5、說明
????????具體來說，ExcelFile類提供了以下功能：
11-5-1、文件訪問
????????它封裝了對Excel文件的訪問，使得用戶可以通過一個統(tǒng)一的接口來讀取文件中的數(shù)據(jù)。
11-5-2、工作表操作
????????它允許用戶選擇性地讀取文件中的一個或多個工作表，而無需將整個文件加載到內(nèi)存中。
11-5-3、高級操作
????????雖然ExcelFile類本身主要用于讀取數(shù)據(jù)，但它提供的接口可以與Pandas的其他功能結(jié)合使用，以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。
11-6、用法
11-6-1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
11-6-2、代碼示例
# 11、pandas.ExcelFile類
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個ExcelFile對象
xls = pd.ExcelFile('Pandas_read_excel數(shù)據(jù).xlsx', engine='openpyxl')
# 通過ExcelFile對象讀取工作表
df1 = pd.read_excel(xls, sheet_name='生產(chǎn)日報')
df2 = pd.read_excel(xls, sheet_name='Sheet2')
print(df1)
print()
print(df2)# 重要屬性：pandas.ExcelFile.sheet_names
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個ExcelFile對象
xls = pd.ExcelFile('Pandas_read_excel數(shù)據(jù).xlsx')
# 獲取所有工作表的名稱
sheet_names = xls.sheet_names
# 打印工作表名稱
print(sheet_names)
# 假設(shè)你想要讀取名為 'Sheet2' 的工作表
df = pd.read_excel(xls, sheet_name='Sheet2') # 注意這里我們直接將ExcelFile對象傳遞給 pd.read_excel()
# 或者，如果你已經(jīng)通過ExcelFile對象獲取了DataFrame，你可以這樣做：
# df = xls.parse('Sheet1')
# 打印DataFrame的前幾行來驗(yàn)證數(shù)據(jù)
print(df.head())11-6-3、結(jié)果輸出?
# 11、pandas.ExcelFile類
# 生產(chǎn)日期 班別 機(jī)臺 設(shè)備品牌 設(shè)備型號 ... 生產(chǎn)周期(s) 單重(g) 包裝規(guī)格 當(dāng)班產(chǎn)量(pc) 當(dāng)日庫存(pc)
# 0 2024-07-04 A 1 YZM UN160SM2 ... 38.0 23.40 506 3236 12148
# 1 2024-07-04 A 3 YZM UN160SM2 ... 38.6 15.80 612 2448 120000
# 2 2024-07-04 A 5 YZM UN160A ... 30.1 2.85 2500 4800 2205
# 3 2024-07-04 A 7 NaN UN120A ... 28.6 2.40 3500 8500 31244
# 4 2024-07-04 A 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 2800 417
# 5 2024-07-04 A 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 3000 312
# 6 2024-07-04 A 12 HT HA2600 ... 23.2 8.80 1000 14500 143100
# 7 2024-07-04 A 13 HH HM260M3 ... 44.7 18.50 600 3000 38526
# 8 2024-07-04 A 14 HH DL260-llS ... 43.5 68.20 85 2516 4964
# 9 2024-07-04 B 1 YZM UN160SM2 ... 38.0 23.40 506 1518 12148
# 10 2024-07-04 B 2 YZM UN160SM2 ... 34.6 10.40 896 3984 85236
# 11 2024-07-04 B 5 YZM UN160A ... 30.1 2.85 2500 6200 2205
# 12 2024-07-04 B 7 YZM UN120A ... 28.6 2.40 3500 8500 31244
# 13 2024-07-04 B 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 5800 263
# 14 2024-07-04 B 12 HT HA2600 ... 23.2 8.80 1000 14800 143100
# 15 2024-07-04 B 13 HH HM260M3 ... 44.7 18.50 600 2448 38526
# 16 2024-07-04 B 14 HH DL260-llS ... 43.5 68.20 85 1518 4964
#
# [17 rows x 16 columns]
#
# 生產(chǎn)日期 班別 機(jī)臺 設(shè)備品牌 設(shè)備型號 ... 生產(chǎn)周期(s) 單重(g) 包裝規(guī)格 當(dāng)班產(chǎn)量(pc) 當(dāng)日庫存(pc)
# 0 2024-07-04 A 1 YZM UN160SM2 ... 38.0 23.40 506 3236 12148
# 1 2024-07-04 A 3 YZM UN160SM2 ... 38.6 15.80 612 2448 120000
# 2 2024-07-04 A 5 YZM UN160A ... 30.1 2.85 2500 4800 2205
# 3 2024-07-04 A 7 NaN UN120A ... 28.6 2.40 3500 8500 31244
# 4 2024-07-04 A 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 2800 417
# 5 2024-07-04 A 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 3000 312
# 6 2024-07-04 A 12 HT HA2600 ... 23.2 8.80 1000 14500 143100
# 7 2024-07-04 A 13 HH HM260M3 ... 44.7 18.50 600 3000 38526
# 8 2024-07-04 A 14 HH DL260-llS ... 43.5 68.20 85 2516 4964
# 9 2024-07-04 B 1 YZM UN160SM2 ... 38.0 23.40 506 1518 12148
# 10 2024-07-04 B 2 YZM UN160SM2 ... 34.6 10.40 896 3984 85236
# 11 2024-07-04 B 5 YZM UN160A ... 30.1 2.85 2500 6200 2205
# 12 2024-07-04 B 7 YZM UN120A ... 28.6 2.40 3500 8500 31244
# 13 2024-07-04 B 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 5800 263
# 14 2024-07-04 B 12 HT HA2600 ... 23.2 8.80 1000 14800 143100
# 15 2024-07-04 B 13 HH HM260M3 ... 44.7 18.50 600 2448 38526
# 16 2024-07-04 B 14 HH DL260-llS ... 43.5 68.20 85 1518 4964
#
# [17 rows x 16 columns]# 重要屬性：pandas.ExcelFile.sheet_names
# ['生產(chǎn)日報', 'Sheet2']
# 生產(chǎn)日期 班別 機(jī)臺 設(shè)備品牌 設(shè)備型號 ... 生產(chǎn)周期(s) 單重(g) 包裝規(guī)格 當(dāng)班產(chǎn)量(pc) 當(dāng)日庫存(pc)
# 0 2024-07-04 A 1 YZM UN160SM2 ... 38.0 23.40 506 3236 12148
# 1 2024-07-04 A 3 YZM UN160SM2 ... 38.6 15.80 612 2448 120000
# 2 2024-07-04 A 5 YZM UN160A ... 30.1 2.85 2500 4800 2205
# 3 2024-07-04 A 7 NaN UN120A ... 28.6 2.40 3500 8500 31244
# 4 2024-07-04 A 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 2800 417
#
# [5 rows x 16 columns]12、pandas.ExcelFile.parse函數(shù)
12-1、語法
# 12、pandas.ExcelFile.parse函數(shù)
ExcelFile.parse(sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False, date_parser=_NoDefault.no_default, date_format=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, dtype_backend=_NoDefault.no_default, **kwds)
Parse specified sheet(s) into a DataFrame.Equivalent to read_excel(ExcelFile, …) See the read_excel docstring for more info on accepted parameters.Returns:
DataFrame or dict of DataFrames
DataFrame from the passed in Excel file.12-2、參數(shù)
12-2-1、sheet_name(可選，默認(rèn)值為0)：指定要解析的工作表的名稱、索引或工作表對象，如果是整數(shù)，則表示按索引順序選擇工作表(從0開始)；如果是字符串，則表示按名稱選擇工作表；如果是列表，則表示解析列表中指定名稱或索引的所有工作表，返回一個字典，鍵為工作表名，值為對應(yīng)的DataFrame；如果為None，則返回第一個工作表。
12-2-2、header(可選，默認(rèn)值為0)：指定用作列名的行，如果文件不包含列標(biāo)題，則應(yīng)該設(shè)置為None并使用names參數(shù)。默認(rèn)為0，即第一行作為列標(biāo)題。
12-2-3、names(可選，默認(rèn)值為None)：用于結(jié)果的列名的列表，如果文件不包含列標(biāo)題行，則需要提供此參數(shù)。
12-2-4、index_col(可選，默認(rèn)值為None)：用作行索引的列編號或列名，可以是整數(shù)、列名字符串或列名的列表。如果為None(默認(rèn))，則使用從0開始的整數(shù)索引。
12-2-5、usecols(可選，默認(rèn)值為None)：返回一個子集的列。默認(rèn)情況下，解析所有列；如果為整數(shù)列表，則返回這些位置的列；如果為字符串列表，則返回這些名稱的列。
12-2-6、converters(可選，默認(rèn)值為None)：列的轉(zhuǎn)換器字典。鍵可以是列名或列的索引(從0開始)。
12-2-7、true_values/false_values(可選，默認(rèn)值為None)：用于將字符串值轉(zhuǎn)換為布爾值的序列。
12-2-8、skiprows(可選，默認(rèn)值為None)：需要跳過的行號列表(從0開始)，或跳過文件開頭的行數(shù)。
12-2-9、nrows(可選，默認(rèn)值為None)：需要讀取的行數(shù)(從文件開始算起)。
12-2-10、na_values(可選，默認(rèn)值為None)：附加識別為NA/missing的字符串列表。
12-2-11、parse_dates(可選，默認(rèn)值為False)：嘗試將數(shù)據(jù)解析為日期。
12-2-12、date_parser(可選)：用于解析日期的函數(shù)。
12-2-13、date_format(可選，默認(rèn)值為None)：字符串或字符串列表，用于指定日期/時間的格式。
12-2-14、thousands(可選，默認(rèn)值為None)：千位分隔符。
12-2-15、comment(可選，默認(rèn)值為None)：標(biāo)識注釋字符的開始，行中該字符之后的部分將被忽略。如果為None(默認(rèn)值)，則不忽略任何行。
12-2-16、skipfooter(可選，默認(rèn)值為0)：從文件末尾跳過的行數(shù)(不支持迭代或分塊讀取)。
12-2-17、dtype_backend(可選)：指定用于處理數(shù)據(jù)類型的后端，這通常不需要用戶直接設(shè)置，因?yàn)閜andas會根據(jù)文件內(nèi)容和提供的其他參數(shù)自動選擇適當(dāng)?shù)暮蠖恕?/p>
12-2-18、**kwds(可選)：接受一些額外的關(guān)鍵字參數(shù)，這些參數(shù)將直接傳遞給底層的Excel讀取器(如openpyxl、xlrd等，具體取決于文件類型和安裝的庫)，這些額外的關(guān)鍵字參數(shù)允許用戶進(jìn)行更細(xì)粒度的控制，比如設(shè)置讀取器的特定選項。
12-3、功能
????????用于從ExcelFile對象中讀取特定工作表(sheet)內(nèi)容的方法。
12-4、返回值
ExcelFile.parse()函數(shù)的返回值取決于傳遞給它的sheet_name參數(shù)：
12-4-1、單個工作表
????????如果sheet_name是一個字符串或整數(shù)，表示要讀取的工作表的名稱或索引，則函數(shù)返回一個DataFrame對象，該對象包含了指定工作表中的數(shù)據(jù)。
12-4-2、多個工作表
????????如果sheet_name是一個整數(shù)列表或字符串列表，表示要讀取的多個工作表的名稱或索引，則函數(shù)返回一個字典(Dict of DataFrames)，其中鍵是工作表的名稱，值是對應(yīng)的數(shù)據(jù)框(DataFrame)。
12-4-3、所有工作表
????????如果sheet_name被設(shè)置為None，則函數(shù)會讀取Excel文件中的所有工作表，并返回一個字典(Dict of DataFrames)，其中包含了所有工作表的數(shù)據(jù)。
12-5、說明
? ? ? ? 無
12-6、用法
12-6-1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
12-6-2、代碼示例
# 12、pandas.ExcelFile.parse函數(shù)
# 12-1、讀取Excel文件中的數(shù)據(jù)
import pandas as pd
# 假設(shè)Pandas_read_excel數(shù)據(jù).xlsx文件與你的Python腳本位于同一目錄下
file_path = 'Pandas_read_excel數(shù)據(jù).xlsx'
# 使用 ExcelFile 類打開 Excel 文件
with pd.ExcelFile(file_path) as xls:# 使用parse()方法讀取名為"Sheet2"的工作表# 這里我們沒有指定太多額外的參數(shù)，因?yàn)榧僭O(shè)Excel文件格式相對簡單df = xls.parse(sheet_name='Sheet2')
# 顯示讀取到的 DataFrame
print(df)# 12-2、如果你的Excel文件包含多個工作表，并且你想要讀取所有工作表到一個字典中，其中鍵是工作表名，值是對應(yīng)的DataFrame
import pandas as pd
file_path = 'Pandas_read_excel數(shù)據(jù).xlsx'
# 使用ExcelFile類打開Excel文件
with pd.ExcelFile(file_path) as xls:# 讀取所有工作表到一個字典中sheet_name_to_df_map = {sheet_name: xls.parse(sheet_name) for sheet_name in xls.sheet_names}
# 顯示指定工作表的數(shù)據(jù)
print(sheet_name_to_df_map['Sheet2'])12-6-3、結(jié)果輸出?
# 12-1、讀取Excel文件中的數(shù)據(jù)
# 生產(chǎn)日期 班別 機(jī)臺 設(shè)備品牌 設(shè)備型號 ... 生產(chǎn)周期(s) 單重(g) 包裝規(guī)格 當(dāng)班產(chǎn)量(pc) 當(dāng)日庫存(pc)
# 0 2024-07-04 A 1 YZM UN160SM2 ... 38.0 23.40 506 3236 12148
# 1 2024-07-04 A 3 YZM UN160SM2 ... 38.6 15.80 612 2448 120000
# 2 2024-07-04 A 5 YZM UN160A ... 30.1 2.85 2500 4800 2205
# 3 2024-07-04 A 7 NaN UN120A ... 28.6 2.40 3500 8500 31244
# 4 2024-07-04 A 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 2800 417
# 5 2024-07-04 A 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 3000 312
# 6 2024-07-04 A 12 HT HA2600 ... 23.2 8.80 1000 14500 143100
# 7 2024-07-04 A 13 HH HM260M3 ... 44.7 18.50 600 3000 38526
# 8 2024-07-04 A 14 HH DL260-llS ... 43.5 68.20 85 2516 4964
# 9 2024-07-04 B 1 YZM UN160SM2 ... 38.0 23.40 506 1518 12148
# 10 2024-07-04 B 2 YZM UN160SM2 ... 34.6 10.40 896 3984 85236
# 11 2024-07-04 B 5 YZM UN160A ... 30.1 2.85 2500 6200 2205
# 12 2024-07-04 B 7 YZM UN120A ... 28.6 2.40 3500 8500 31244
# 13 2024-07-04 B 8 ZD EM150-V ... 33.0 4.60 3000 5800 263
# 14 2024-07-04 B 12 HT HA2600 ... 23.2 8.80 1000 14800 143100
# 15 2024-07-04 B 13 HH HM260M3 ... 44.7 18.50 600 2448 38526
# 16 2024-07-04 B 14 HH DL260-llS ... 43.5 68.20 85 1518 4964
#
# [17 rows x 16 columns]# 12-2、如果你的Excel文件包含多個工作表，并且你想要讀取所有工作表到一個字典中，其中鍵是工作表名，值是對應(yīng)的DataFrame
# 生產(chǎn)日期 班別 機(jī)臺 設(shè)備品牌 設(shè)備型號 ... 生產(chǎn)周期(s) 單重(g) 包裝規(guī)格 當(dāng)班產(chǎn)量(pc) 當(dāng)日庫存(pc)
# 0 2024-07-04 A 1 YZM UN160SM2 ... 38.0 23.40 506 3236 12148
# 1 2024-07-04 A 3 YZM UN160SM2 ... 38.6 15.80 612 2448 120000
# 2 2024-07-04 A 5 YZM UN160A ... 30.1 2.85 2500 4800 2205
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