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使用Python pandas读取多个Excel工作表

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 标签：Python与Excel，pandas 本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作表。...按名称选择要读取的工作表：sheet_name=['用户信息'，'复利']。此方法要求提前知道工作表名称。 选择所有工作表：sheet_name=None。...图1 我们将从示例Excel文件中读取所有工作表，然后将该数据框架用于后续示例。 df返回一个数据框架字典。该字典的键（keys）包含工作表名称、该字典的值（values）包含工作表内容。...图2 要从特定工作表中获取数据，只需引用该字典中的键即可。例如，df['购物记录']返回工作表“购物记录”中的数据。...图5 要从工作表中获取数据，可以使用parse()方法，并提供工作表名称。

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​Pandas 拆分总表为多文件，一个文件有多个工作表

问题：按单位拆分，一个单位一个文件，一个文件中有类别中“在编”“试用”“镇聘”三个工作表，分别存入相关的数据 【pytthon代码】 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas...10单位各5）.xlsx') df['身份证']=df['身份证'].astype('str') def split_files(x_df): with pd.ExcelWriter(f'拆分表/...目录中有py文件和一个总表+【名单（10单位各5）.xlsx】+文件夹“拆分表” 2.拆分出来后文件夹中有一个单位一个文件 3.每个文件中内部有类型中的三个工作表 另外附上ExcelVBA的代码可用于比较...‘===功能：拆分总表以单位为名工作簿文件，每个工作簿中以类别为两个工作表 Sub test() Dim r%, i% Dim arr, brr Dim wb As Workbook

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    Python 合并 Excel 表格

    工作量小的情况下，手工操作一番还挺快乐的；但如果文件几十上百份、甚至成百上千的话就一言难尽了。...所以，工作量大时，编程代码来实现上述操作的优势就凸显了：修改代码中几个参数，设置几个循环遍历，等几秒钟便可轻松搞定。 下面看 Python 实现的思路和步骤，还是要用之前提到过的 pandas 库。...需求一编码 模块准备就绪，首先是导入 pandas 模块，通过 read_excel 方法来读取表格内容。表 A 读取如下： ? 表 B 读取如下： ?...我们可以通过 pandas 中的 concat 方法来合并不同的 Dataframe。...由于我手头上没有太多文件，且提问题的朋友没做要求，所以后续代码没有展开。 ---- 此外，对于公众号的文章，我最初的观点是写自觉有趣的东西给大家当个乐子看。

    3.6K10

    一场pandas与SQL的巅峰大战（四）

    第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。 本篇文章一起来学习常见的应用实例：如何在SQL和pandas中计算同环比。...工作中常见的是周同比和日环比。周同比即当天和上周同一天数据的变化百分比，日环比即当天和昨天数据的变化百分比。本文也主要计算周同比和日环比。数据概况如下，是随机生成的两个月的销售额数据。...按照上面的代码建表，然后把orderamt.txt的内容加载到表中即可，最终数据如上图所示。...这种写法巧妙地使用表的别名查询出了前1天和前7天的金额，效果和第一种写法一样，不过这种写法可能小众一点。...--第一段修改 select a.*, concat(round(((a.orderamt - b.orderamt) / b.orderamt) * 100,2), '%') as ld_pct, concat

    1.9K10

    Python3分析Excel数据

    3.3.1 在所有工作表中筛选特定行 pandas通过在read_excel函数中设置sheetname=None，可以一次性读取工作簿中的所有工作表。...pandas将所有工作表读入数据框字典，字典中的键就是工作表的名称，值就是包含工作表中数据的数据框。所以，通过在字典的键和值之间迭代，可以使用工作簿中所有的数据。...在一组工作表中筛选特定行 用pandas在工作簿中选择一组工作表，在read_excel函数中将工作表的索引值或名称设置成一个列表。...用pandas将多个工作簿中所有工作表的数据垂直连接成一个输出文件 pandas_concat_data_from_multiple_workbook.py #!...pandas在多个工作簿间迭代，在工作簿级和工作表级计算统计量。

    3.4K20

    一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

    pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的...pandas 约定俗成的导入方法如下： 神奇的axis=0/1 : 合并的时候，axis=0代表rbinb，axis=1代表cbind； 单个dataframe时候，axis=0代表列，axis=1代表行...，=1代表cbind；names代表列名（colnames）或者行名（rownames） axis=0) #axis=0代表rbind，=1代表cbind；names代表列名（colnames）或者行名...这时候就需要对索引进行修改，以下就是纵向/横向修改： data1.T.columns=["e","f","g","h"] data1.index=["e","f","g","h"] 只有索引修改完之后才能进行合并...pd.concat([data1.T,data2.T]) Out[31]: a 1 b 2 c 3 d 4 e 3 f 2 g 3 h 4 dtype

    4.9K40

    玩转Pandas，让数据处理更easy系列5

    01 系列回顾 玩转Pandas系列已经连续推送4篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的4篇文章：...03 处理Missing data missing data，缺失数据，在数据系统中是比较常见的一个问题，而pandas的设计目标就是让missing data的处理工作尽量轻松。...pad’, ‘ffill’, None}, default None axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’} 举例说明如何使用，假如有如下一张表...'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']}, index=[4, 5, 6, 7]) result = pd.concat...concatenate还可以创建带层级的索引，关于这部分暂不展开介绍。 以上总结了DataFrame在处理空缺值的常用操作，及连接多个DataFrame的concat操作。

    1.9K20

    一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出！

    1. pandas介绍 Pandas是一个强大的数据分析库，它的Series和DataFrame数据结构，使得处理起二维表格数据变得非常简单。...① sheet_name参数详解 我们知道一个excel文件是一个工作簿，一个工作簿有多个sheet表，每个sheet表中是一个表格数据。...每个表的行索引就是一个“标签索引”，而标识每一行位置的数字就是 “位置索引”，如图所示。 在pandas中，标签索引使用的是loc方法，位置索引用的是iloc方法。...Excel数据的拼接 在进行多张表合并的时候，我们需要将多张表的数据，进行纵向（上下）拼接。在pandas中，直接使用pd.concat()函数，就可以完成表的纵向合并。...ExcelWriter的使用 有时候我们需要将多excel表写入同一个工作簿，这个时候就需要借助Pandas中的pd.ExcelWriter()对象，默认对于xls使用xlwt引擎，对于xlsx使用openpyxl

    8.3K30

    SQL、Pandas和Spark：常用数据查询操作对比

    沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。 ?...right, # 右表 how: str = "inner", # 默认连接方式：inner on=None, # SQL中on连接一段，要求左表和右表中 公共字段 left_on...另外，concat也可通过设置axis=1参数实现横向两表的横向拼接，但更常用于纵向的union操作。...SQL中还有另一个常用查询关键字Union，在Pandas和Spark中也有相应实现： Pandas：concat和append，其中concat是Pandas 中顶层方法，可用于两个DataFrame...纵向拼接，要求列名对齐，而append则相当于一个精简的concat实现，与Python中列表的append方法类似，用于在一个DataFrame尾部追加另一个DataFrame； Spark：Spark

    2.5K20

    esproc vs python 4

    ；T.index(n)，为序表T的键建立长为n的索引表，n为0或序表重置键时将清除索引表；n省略则自动选长度。如果需要多次根据键来查找数据，在建立了索引表之后可以提高效率。...pd.concat([df1,df2])将旧表和新表纵向连接，df.drop_duplicates(keep=False)，删除所有重复的行，得到两张表所有不一样的记录，从中选出['userName',...耗时esproc0.015python0.089 6.计算每个人的起止值班时间 题目介绍：表duty记录着值班情况，一个人通常会持续值班几个工作日再换其他人，数据如下： ?...A3中 A7: A.pivot(g,…;F,V;Ni:N'i,…)，以字段/表达式g为组，将每组中的以F和V为字段列的数据转换成以Ni和N'i为字段列的数据，以实现行和列的转换。...pd.concat()将列表中的数据连接成新的dataframe pd.pivot_table(data,index,columns,values)将其改为透视表。 结果： esproc ?

    1.9K10

    【Python环境】使用Python Pandas处理亿级数据

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在100万条左右速度优化比较明显。...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表和生成透视表的速度都很快，就没有记录。

    2.3K50

    在Python中利用Pandas库处理大数据

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...(chunks， ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。

    2.9K90

    使用 Pandas 处理亿级数据

    is stopped." | ----- | | | 1百万条 | 1千万条 | 1亿条 | | ServiceLogs | 1 s | 17 s | 263 s | 使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 *DataFrame.notnull() *，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。

    2.2K40

    【学习】在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。

    3.2K70

    使用Python Pandas处理亿级数据

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在100万条左右速度优化比较明显。...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表和生成透视表的速度都很快，就没有记录。

    6.8K50

    使用Python Pandas处理亿级数据

    StopIteration: print "Iteration is stopped." 1百万条 1千万条 1亿条 ServiceLogs 1 s 17 s 263 s 使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat...df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。

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