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如何读取包含35张工作表的xlsx文件,并将其转换为xlsx文件的纬度、经度和工作表三维数据框

读取包含35张工作表的xlsx文件,并将其转换为xlsx文件的纬度、经度和工作表三维数据框可以通过以下步骤实现:

  1. 安装所需的库和工具:首先,需要安装Python的pandas和openpyxl库,以及Microsoft Excel软件。
  2. 导入所需的库:在Python代码中,导入pandas库和openpyxl库。
代码语言:txt
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import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
  1. 读取xlsx文件:使用pandas的read_excel()函数读取包含35张工作表的xlsx文件。
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file_path = 'path/to/file.xlsx'
xlsx_file = pd.ExcelFile(file_path)
  1. 获取工作表名称:使用sheet_names属性获取所有工作表的名称。
代码语言:txt
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sheet_names = xlsx_file.sheet_names
  1. 遍历工作表并转换为数据框:遍历工作表名称列表,并使用pandas的read_excel()函数将每个工作表读取为数据框。
代码语言:txt
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data_frames = {}
for sheet_name in sheet_names:
    data_frames[sheet_name] = pd.read_excel(file_path, sheet_name)
  1. 转换纬度、经度和工作表三维数据框:根据具体需求,对每个数据框进行处理,提取纬度和经度信息,以及工作表名称作为第三个维度。
代码语言:txt
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processed_data_frames = {}
for sheet_name, data_frame in data_frames.items():
    # 处理纬度、经度信息
    # ...

    # 将工作表名称作为第三个维度添加到数据框
    data_frame['Sheet'] = sheet_name
    processed_data_frames[sheet_name] = data_frame
  1. 导出为xlsx文件:使用pandas的ExcelWriter类和openpyxl库将转换后的数据框导出为新的xlsx文件。
代码语言:txt
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output_file_path = 'path/to/output.xlsx'
with pd.ExcelWriter(output_file_path, engine='openpyxl') as writer:
    for sheet_name, data_frame in processed_data_frames.items():
        # 将每个数据框写入工作表
        data_frame.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

完成以上步骤后,将生成包含纬度、经度和工作表三维数据框的xlsx文件。

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