python 实现读取一个excel多个sheet表并合并的方法

在Python编程中，处理Excel文件是一项常见的任务，特别是在数据处理和分析中。本文将详细介绍如何使用Python的`xlrd`和`pandas`库来读取一个包含多个Sheet的Excel文件，并将其内容合并到一个单一的数据帧中。让我们导入必要的库： ```python import xlrd import pandas as pd ``` `xlrd`库用于读取Excel文件，而`pandas`库则提供了一个强大的数据结构DataFrame，非常适合数据操作和分析。 接下来，定义Excel文件的路径和名称： ```python DATA_DIR = 'E:/' excel_name = '%s2017.xls' % DATA_DIR ``` 使用`xlrd.open_workbook()`函数打开Excel文件： ```python wb = xlrd.open_workbook(excel_name) ``` 你可以通过调用`wb.sheet_names()`获取Workbook中的所有Sheet名称： ```python sheets = wb.sheet_names() ``` 现在，我们可以遍历每个Sheet，使用`pandas.read_excel()`函数读取其内容并将其添加到一个大的DataFrame中。这里我们使用`skiprows`参数忽略掉前两行（如果需要的话）： ```python df_28 = DataFrame() for i in range(len(sheets)): df = pd.read_excel(excel_name, sheet_name=i, skiprows=2, index=False, encoding='utf8') df_28 = df_28.append(df) ``` 在合并过程中，可能会有缺失值（NaN），我们可以使用`dropna()`函数去除这些值： ```python df_28 = df_28.dropna() ``` 为了保持数据帧的索引连续，我们可以使用`reset_index(drop=True)`重置索引并删除原始索引列： ```python df_28 = df_28.reset_index(drop=True) ``` 你可以打印合并后的数据帧的行数，以确认数据是否正确合并： ```python print(len(df_28)) ``` 这个方法的优点是它允许你处理具有多个Sheet的工作簿，而无需为每个Sheet编写单独的代码。`pandas`库的`append()`函数使得合并DataFrame变得简单易行。然而，需要注意的是，如果Sheet之间有相同的列名但数据格式不一致，可能会导致问题。在这种情况下，你可能需要在合并之前进行一些预处理，以确保数据的一致性。 此外，如果你正在处理较大的Excel文件或需要更高的性能，可以考虑使用`openpyxl`库代替`xlrd`，因为它支持最新的Excel格式（.xlsx），并且在处理大型文件时速度更快。同时，`pandas`从0.20.0版本开始，推荐使用`read_excel`函数的`engine='openpyxl'`选项来读取Excel文件。 Python结合`xlrd`和`pandas`库提供了强大且灵活的工具，可以帮助你高效地处理Excel文件中的数据。这个例子展示了如何读取和合并多Sheet Excel文件的基本步骤，但在实际应用中，你可能需要根据具体需求进行调整和优化。