高效地将 Excel 工作表字典转换为 DataFrames

Question

我用过

my_dict = ExcelFile(xls, None)

创建 Excel 工作表字典。关键是工作表的名称。如何使用 dict 键列表为每个工作表创建 df？我尝试使用类似的东西：

for sheet in keys:
    df_sheet = my_dict[sheet]

对于这个特定任务可能有一个更简单的函数，但是在你的答案中你可以包含一种使用上面这样的循环来解决它的方法吗？

Answer 1

您可以将

pandas.read_excel

与参数

sheet_name=None

一起使用。这将返回一个

OrderedDict

将工作表名称映射到所有工作表的数据框：

dfs = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)

这在docs中多次提到：

sheet_name：字符串、整数、字符串/整数的混合列表或无，默认 0

指定“无”以获取所有工作表。

None -> 返回 DataFrames 字典，其中键代表工作表。

无 -> 所有工作表作为 DataFrame 的字典

Answer 2

将潜在相关的工作表加载到数据框中进行详细分析

要分析的表 = [ 'SIG 前卫假设 2024', 'SIG ch 修复了 avec hyper 2024', 'Brouillon SIG avec CA 决赛' ]

将特定工作表加载到数据框字典中

sheets_data = {sheet: pd.read_excel(excel_file,sheet_name=sheet) 用于sheets_to_analyze中的sheet}

显示每张表的前几行以供审阅

{sheet：sheet的data.head()，sheets_data.items()中的数据}