Có nhiều tùy chọn khác nhau tùy thuộc vào trường hợp sử dụng:
Nếu một người không biết tên tờ.
Nếu tên Sheets không liên quan.
Nếu một người biết tên của các tờ.
Dưới đây chúng tôi sẽ xem xét kỹ các tùy chọn.
Xem phần Ghi chú để biết thông tin như tìm ra tên trang.
lựa chọn 1
Nếu một người không biết tên các tờ
# Read all sheets in your File
df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
# Prints all the sheets name in an ordered dictionary
print[df.keys[]]
Sau đó, tùy thuộc vào trang tính mà người ta muốn đọc, người ta có thể chuyển từng cái trong số chúng cho một dataframe cụ thể, chẳng hạn như
sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME]
sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]
Lựa chọn 2
Nếu tên không liên quan và tất cả một người quan tâm là vị trí của tờ. Giả sử người ta chỉ muốn tờ đầu tiên
# Read all sheets in your File
df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
sheet1 = list[df.keys[]][0]
Sau đó, tùy thuộc vào tên trang tính, người ta có thể chuyển từng cái nó cho một ____99 cụ thể, chẳng hạn như
sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME]
Tùy chọn 3
Ở đây chúng tôi sẽ xem xét trường hợp người ta biết tên của các tờ. Đối với các ví dụ, người ta sẽ xem xét rằng có ba tờ có tên
sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME]
sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]
sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME]
sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]
sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME]
sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]
0 1 2
0 85 January 2000
1 95 February 2001
2 105 March 2002
3 115 April 2003
4 125 May 2004
5 135 June 2005
Với điều này, tùy thuộc vào mục tiêu của một người, có nhiều cách tiếp cận:
Lưu trữ mọi thứ trong cùng một khung dữ liệu. Một cách tiếp cận sẽ là nối các tờ như sau
sheets = ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3'] df = pd.concat[[pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name = sheet] for sheet in sheets], ignore_index = True] [Out]: 0 1 2 0 85 January 2000 1 95 February 2001 2 105 March 2002 3 115 April 2003 4 125 May 2004 5 135 June 2005 6 85 January 2000 7 95 February 2001 8 105 March 2002 9 115 April 2003 10 125 May 2004 11 135 June 2005 12 85 January 2000 13 95 February 2001 14 105 March 2002 15 115 April 2003 16 125 May 2004 17 135 June 2005Về cơ bản, đây là cách
4 hoạt động [nguồn]:sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME] sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]Lưu trữ mỗi tờ trong một khung dữ liệu khác nhau [giả sử,
5,sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME] sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]
6, ...]sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME] sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]sheets = ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3'] for i, sheet in enumerate[sheets]: globals[]['df' + str[i + 1]] = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name = sheet] [Out]: # df1 0 1 2 0 85 January 2000 1 95 February 2001 2 105 March 2002 3 115 April 2003 4 125 May 2004 5 135 June 2005 # df2 0 1 2 0 85 January 2000 1 95 February 2001 2 105 March 2002 3 115 April 2003 4 125 May 2004 5 135 June 2005 # df3 0 1 2 0 85 January 2000 1 95 February 2001 2 105 March 2002 3 115 April 2003 4 125 May 2004 5 135 June 2005
Notes:
Nếu một người muốn biết tên các tờ, người ta có thể sử dụng lớp
7 như sausheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME] sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]sheets = pd.ExcelFile['FILENAME.xlsx'].sheet_names [Out]: ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']Trong trường hợp này, người ta giả định rằng tệp
8 nằm trên cùng thư mục với tập lệnh đang chạy.sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME] sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]Nếu tệp nằm trong một thư mục của thư mục hiện tại được gọi là dữ liệu, một cách sẽ là sử dụng
9 tạo một biến, chẳng hạn nhưsheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME] sheet2_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET2NAME]
0 như sau# Read all sheets in your File df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None] sheet1 = list[df.keys[]][0]path = r'./Data/Test.xlsx' df = pd.read_excel[r'./Data/FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
Đây có thể là một bài đọc có liên quan.
Một thủ thuật đơn giản để tải nhiều bảng tính excel trong gấu trúc
Hướng dẫn nhanh về tải các tệp Excel với nhiều bảng tính một cách hiệu quả
Ảnh của Pexels trên PixabayTrong công việc hàng ngày của mình, tôi làm việc với các tệp Excel khá nhiều-lấy các tệp Excel, hầu hết chứa nhiều bảng tính và tải chúng vào Python bằng cách sử dụng gấu trúc cho nhiều nhiệm vụ. Tôi thấy quá trình này khá cồng kềnh, cho đến khi một đồng nghiệp đồng nghiệp [cảm ơn Gab Lin!] Đã dạy tôi một mẹo đơn giản mà từ đó cho phép tôi thực hiện nhiệm vụ này bằng trực giác và hiệu quả hơn. Cho phép tôi trả nó về phía trước trong bài viết này! 🙂
Các mã được trình bày trong bài viết này có thể được tìm thấy tại repo GitHub này.
Dữ liệu
Trước khi đến mấu chốt, trước tiên hãy nhìn vào tệp Excel sau mà tôi đã tạo và sẽ sử dụng để minh họa.
Tệp Excel với nhiều bảng tính [GIF của tác giả]Nó chứa dữ liệu bán hàng hư cấu [và rất đơn giản] trong ba tháng liên tiếp - từ tháng 1 đến tháng 3. Dữ liệu bán hàng cho mỗi tháng được hiển thị trong các bảng tính riêng biệt.
Những gì tôi đã làm trước đây và những hạn chế của nó
Giả sử mục tiêu của tôi là kết hợp dữ liệu từ tất cả các bảng tính với nhau thành một khung dữ liệu gấu trúc duy nhất. Để đạt được nhiệm vụ này, tôi đã từng làm như sau:
- Nhận một danh sách tên của tất cả các bảng tính, hoặc sử dụng
1 hoặc# Read all sheets in your File df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None] sheet1 = list[df.keys[]][0]
2.# Read all sheets in your File df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None] sheet1 = list[df.keys[]][0] - Lặp lại thông qua mỗi bảng tính, phân tích từng tờ dưới dạng DataFrame của gấu trúc và nối mỗi khung dữ liệu vào danh sách khác.
- Hợp nhất tất cả vào một khung dữ liệu duy nhất bằng cách sử dụng
3.# Read all sheets in your File df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None] sheet1 = list[df.keys[]][0]
Mã của tôi sẽ trông giống như thế này:
Hình ảnh của tác giảNhư bạn có thể tưởng tượng, có một vài vấn đề với phương pháp này:
- Bạn có ít nhất 8 dòng mã để thực hiện một nhiệm vụ đơn giản, khá kém hiệu quả., which is quite inefficient.
- Bạn có thể chỉ cần tải tệp Excel vào Python mà không biết trước tên của bảng tính. Bạn cần một chút kỹ thuật đảo ngược-trước tiên bạn cần tìm ra tên của bảng tính trước khi bạn chỉ định đối số
4 tương ứng trong hàm# Read all sheets in your File df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None] sheet1 = list[df.keys[]][0]
5.without first knowing the names of the worksheets. You need a bit of reverse-engineering — you first need to figure out the names of the worksheets before you specify the# Read all sheets in your File df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None] sheet1 = list[df.keys[]][0]
4 argument accordingly in the# Read all sheets in your File df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None] sheet1 = list[df.keys[]][0]
5 function.# Read all sheets in your File df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None] sheet1 = list[df.keys[]][0] - Bạn cần chỉ định tên chính xác của [các] bảng tính bạn muốn tải. Điều này có thể đơn giản nếu bạn đang tải dữ liệu từ một bảng tính hoặc nếu tên của bảng tính đơn giản, nhưng điều này dễ bị lỗi nếu bạn có nhiều bảng tính hoặc nếu tên bảng tính phức tạp. you wish to load. This may be straightforward if you are loading data from a single worksheet or if the name of the worksheet is simple, but this is prone to errors if you have multiple worksheets or if the worksheet names are complicated.
Bí quyết
Bây giờ, để giải quyết các vấn đề này, ở đây, thủ thuật - chỉ cần chỉ định đối số
# Read all sheets in your File
df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
sheet1 = list[df.keys[]][0]
# Read all sheets in your File
df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
sheet1 = list[df.keys[]][0]
# Read all sheets in your File
df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
sheet1 = list[df.keys[]][0]
Bằng cách chỉ định
# Read all sheets in your File
df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
sheet1 = list[df.keys[]][0]
# Read all sheets in your File
df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
sheet1 = list[df.keys[]][0]
Bây giờ, nếu bạn muốn phân tích dữ liệu từ một bảng tính cụ thể - giả sử, từ bảng tính của tháng hai, bạn có thể chỉ cần làm điều này:
Hình ảnh của tác giảBây giờ, nếu bạn muốn phân tích dữ liệu từ một bảng tính cụ thể - giả sử, từ bảng tính của tháng hai, bạn có thể chỉ cần làm điều này:
Lưu ý rằng điều này trả về một đối tượng DataFrame của gấu trúc.
Hình ảnh của tác giảBây giờ, nếu bạn muốn phân tích dữ liệu từ một bảng tính cụ thể - giả sử, từ bảng tính của tháng hai, bạn có thể chỉ cần làm điều này:
TL;DR
Lưu ý rằng điều này trả về một đối tượng DataFrame của gấu trúc.
Hoặc nếu bạn muốn kết hợp dữ liệu trên nhiều bảng tính, bạn có thể làm điều này:
Ở đây, chúng tôi chỉ địnhsheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME]
sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME]
Tóm lại, đoạn mã đầy đủ sẽ trông như thế này:
Hoặc ở định dạng mà bạn có thể tải xuống và lưu để tham khảo trong tương lai:
- Hình ảnh của tác giả sử dụng carbon
- Bây giờ, bạn có ít dòng mã hơn, cũng chuyển thành mã hiệu quả và dễ đọc hơn.
Trước khi tôi kết luận, hãy lưu ý về sự khác biệt nhỏ này trong hàm # Read all sheets in your File
df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
sheet1 = list[df.keys[]][0]
5:
# Read all sheets in your File
df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=None]
sheet1 = list[df.keys[]][0]
Đối với phiên bản Pandas, ≥ 0,21.0:
sheet1_df = pd.read_excel['FILENAME.xlsx', sheet_name=SHEET1NAME]
Bức ảnh này tổng hợp cảm giác của tôi sau khi đồng nghiệp của tôi đã dạy mẹo này cho tôi, vì vậy nếu bạn cũng thấy nó hữu ích, hãy thoải mái đưa cho tôi những lời bình luận của bạn trong các bình luận!
Ảnh của Krakenimages trên unplashĐó là nó. Cảm ơn vì đã đọc!
Trước khi bạn đi…
Nếu bài viết này có giá trị và bạn muốn hỗ trợ tôi với tư cách là một nhà văn, hãy xem xét đăng ký thành viên trung bình. Là một thành viên, bạn nhận được quyền truy cập không giới hạn vào các câu chuyện được xuất bản trên Medium. Nếu bạn đăng ký bằng cách sử dụng liên kết này, tôi sẽ kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Vui lòng tham gia danh sách email của tôi nếu bạn muốn được thông báo bất cứ khi nào tôi xuất bản.