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如何在每个Pandas中快速读取多张表格的多个excel文件?

在Pandas中,可以使用pd.read_excel()函数来读取单个Excel文件中的表格数据。如果要快速读取多张表格的多个Excel文件,可以使用循环遍历的方式来实现。

以下是一个示例代码,演示了如何在每个Pandas中快速读取多张表格的多个Excel文件:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import os

# 定义存储所有表格数据的列表
all_data = []

# 定义要读取的Excel文件夹路径
excel_folder = 'path/to/excel/folder'

# 遍历Excel文件夹中的所有文件
for file_name in os.listdir(excel_folder):
    # 判断文件是否为Excel文件
    if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'):
        # 构建完整的文件路径
        file_path = os.path.join(excel_folder, file_name)
        
        # 读取Excel文件中的所有表格数据
        excel_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
        
        # 遍历每个表格数据
        for sheet_name, sheet_data in excel_data.items():
            # 将表格数据添加到列表中
            all_data.append(sheet_data)

# 打印所有表格数据
for data in all_data:
    print(data)

上述代码中,首先定义了一个空列表all_data,用于存储所有表格数据。然后,通过os.listdir()函数遍历指定的Excel文件夹中的所有文件。对于每个文件,判断其是否为Excel文件,如果是,则使用pd.read_excel()函数读取该文件中的所有表格数据。接着,使用items()方法遍历每个表格数据,将其添加到all_data列表中。最后,通过循环打印所有表格数据。

请注意,上述代码中的'path/to/excel/folder'需要替换为实际的Excel文件夹路径。

这种方法适用于需要同时处理多个Excel文件中的多个表格数据的情况,可以快速读取并处理大量数据。对于更复杂的需求,还可以根据具体情况进行适当的修改和扩展。

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