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### 如何使用 Python 的 Pandas 或 Openpyxl 读取 Excel 文件中的所有数据 #### 方法一：使用 Pandas 读取整个 Excel 文件的数据 Pandas 是一种强大的数据分析工具，能够轻松处理 Excel 数据。通过 `read_excel` 函数可以一次性加载整个工作簿的所有数据。 以下是具体实现方法： ```python import pandas as pd # 加载整个 Excel 工作簿并读取所有的工作表 file_path = 'example.xlsx' # 替换为实际路径 xls = pd.ExcelFile(file_path) # 创建一个字典来存储每个工作表的数据 data_dict = {sheet_name: xls.parse(sheet_name) for sheet_name in xls.sheet_names} # 打印每个工作表的名字及其前几行数据作为验证 for sheet_name, data_frame in data_dict.items(): print(f"Sheet Name: {sheet_name}") print(data_frame.head()) # 显示每张表的前五行数据[^1] ``` 上述代码会将 Excel 中所有的 Sheet 转化成多个 DataFrame 并存放在字典中，键名即为对应的 Sheet 名称。 --- #### 方法二：使用 Openpyxl 遍历整个 Excel 文件的数据 Openpyxl 提供了一种更底层的方式访问 Excel 文件的内容。它允许逐个单元格遍历以及按行列索引提取数据。 下面是具体的实现方式： ```python from openpyxl import load_workbook def read_all_sheets(file_path): workbook = load_workbook(filename=file_path) all_data = {} for sheet_name in workbook.sheetnames: worksheet = workbook[sheet_name] rows_list = [] for row in worksheet.iter_rows(values_only=True): rows_list.append(list(row)) all_data[sheet_name] = rows_list return all_data # 测试函数调用 file_path = 'example.xlsx' all_sheet_data = read_all_sheets(file_path) # 输出结果查看部分数据结构 for sheet_name, data in all_sheet_data.items(): print(f"\nSheet Name: {sheet_name}\nFirst few lines of Data:") for line in data[:5]: print(line) # 只打印前五条记录以便观察[^2] ``` 此脚本定义了一个函数用于加载给定路径下的 Excel 文档，并返回包含各工作表名称与其对应二维数组形式数据的一个字典对象。 --- 两种方法各有优劣： - **Pandas** 更适合快速分析和转换大量表格型数据场景； - 如果需要精细控制或者修改原始文档，则应考虑采用 **Openpyxl** 方案[^2]。