如何在 pandas 中合并多个 excel 工作表

通常，您可能希望将多个 Excel 工作表导入并合并到一个 pandas DataFrame 中。

例如，假设您有以下名为data.xlsx的 Excel 工作簿，其中包含三个不同的工作表，全部包含两列篮球运动员数据：

我们可以使用 pandas concat()和read_excel()函数轻松地将每个工作表导入并组合到单个 pandas DataFrame 中，但首先我们需要确保安装了xlrd ：

 pip install xlrd

安装后，我们可以使用以下代码将这三个表导入并组合成一个 Pandas DataFrame：

 #load pandas library
import pandas as pd

#import and combine the three sheets into one pandas DataFrame
df = pd. concat (pd. read_excel ('data.xlsx', sheet_name= None ), ignore_index= True )

#view DataFrame
df

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0 to 12
1 B 5
2 C 13
3 D 17
4 E 27
5 F 24
6 G 26
7:27 a.m.
8 I 27
9 D 12
10K 9
11 L 5
12 M 5
13 N 13
14 O 17

这段代码是如何工作的

只需两部分即可了解这一行代码如何导入并组合多个 Excel 工作表：

1. 阅读所有表格。

 p.d. read_excel ('data.xlsx', sheet_name= None )

这段代码读取 Excel 工作簿的所有工作表。默认情况下， read_excel()函数仅读取第一个工作表，但是通过指定sheet_name=None，我们可以读取Excel工作簿中的每个工作表。

2. 连接所有工作表。

 p.d. concat ( DataFrames to concatenate , ignore_index= True )

这段代码只是将每个 Excel 工作表中的所有 DataFrame 连接成一个 pandas DataFrame。通过指定ignore_index=True ，我们告诉pandas各个叶子名称并不重要。

请注意，此代码仅在每个 Excel 工作表具有相同格式时才有效。在此示例中，每个工作表都有两列数据，并且每列都具有相同的名称，这就是为什么这一行代码可以轻松地将每个 Excel 工作表合并到一个 pandas DataFrame 中。

其他资源

终极指南：如何使用 Pandas 读取 Excel 文件
如何跨多个 Excel 工作表编写 Pandas DataFrame