使用pandas读取多个excel文件中的多张工作表

pandas是一个强大的数据处理和分析工具，它提供了读取和处理多个excel文件中的多张工作表的功能。下面是完善且全面的答案：

概念： pandas是一个基于Python的开源数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松处理和分析结构化数据。

分类： pandas可以被归类为数据处理和数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和函数，用于处理和分析数据。

优势：

灵活性：pandas提供了多种数据结构，如Series和DataFrame，可以灵活地处理不同类型的数据。
强大的数据处理能力：pandas提供了丰富的函数和方法，可以进行数据清洗、转换、合并、分组等操作。
高效性：pandas使用C语言编写的底层算法，具有较高的执行效率。
易用性：pandas提供了简单易用的API和丰富的文档，使得数据处理和分析变得简单快捷。

应用场景： pandas广泛应用于数据分析、数据清洗、数据可视化等领域。在处理多个excel文件中的多张工作表时，pandas可以帮助我们快速读取数据、合并数据、进行数据分析等操作。

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代码示例：下面是使用pandas读取多个excel文件中的多张工作表的代码示例：

import pandas as pd

# 定义要读取的excel文件列表
excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 定义要读取的工作表列表
sheets = ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']

# 创建一个空的DataFrame用于存储读取的数据
data = pd.DataFrame()

# 循环读取每个excel文件中的每个工作表
for file in excel_files:
    for sheet in sheets:
        # 读取excel文件中的工作表数据
        df = pd.read_excel(file, sheet_name=sheet)
        # 将读取的数据合并到data中
        data = pd.concat([data, df])

# 打印读取的数据
print(data)

以上代码会依次读取excel_files列表中的每个excel文件中的每个工作表，并将读取的数据合并到data中。最后打印出合并后的数据。

注意：在运行以上代码之前，需要先安装pandas库。可以使用以下命令进行安装：