pandas合并excel多个sheet

可以使用 Pandas 库来合并多个 Excel 文件中的多个 Sheet。 以下是示例代码： ```python import pandas as pd # 定义要合并的文件名和 Sheet 名称 file_names = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx'] sheet_names = ['Sheet1', 'Sheet2'] # 定义一个空的 DataFrame 来存放合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环遍历所有的文件和 Sheet，将它们合并到 merged_data 中 for i in range(len(file_names)): file_name = file_names[i] sheet_name = sheet_names[i] data = pd.read_excel(file_name, sheet_name=sheet_name) merged_data = pd.concat([merged_data, data], ignore_index=True) # 将合并后的数据保存为新的 Excel 文件 merged_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False) ``` 以上代码将会合并两个 Excel 文件 file1.xlsx 和 file2.xlsx 中的 Sheet1 和 Sheet2，然后将它们保存到新的 Excel 文件 merged_data.xlsx 中。你可以根据自己的需要修改文件名和 Sheet 名称。

<think>好的，用户问的是关于pandas读取Excel中不同sheet的方法。首先，我需要回忆pandas库中处理Excel文件的函数，通常是read_excel()。记得这个函数有几个参数，其中sheet_name是用来指定要读取的工作表的。 接下来，用户可能需要知道如何读取单个sheet，多个sheet，或者所有sheet。对于单个sheet，可以直接用sheet_name参数指定名称或索引，比如sheet_name=0或者sheet_name='Sheet1'。如果是多个sheet，可能需要传入一个列表，比如sheet_name=[0, 'Sheet3']，或者用None来读取所有sheet，这时返回的是一个字典，键是sheet名，值是DataFrame。然后，要考虑是否需要处理不同的情况，比如当sheet不存在时的错误处理。不过用户的问题可能暂时不需要这部分，但可以提及。另外，读取Excel文件可能需要指定engine，特别是当文件格式是.xls时，可能需要使用'xlrd'，而.xlsx则用'openpyxl'。不过现在的pandas版本可能已经自动处理了这些。然后，给出示例代码。比如读取第一个sheet，或者按名称读取，或者读取多个sheet。同时，解释每个参数的作用，比如io是文件路径，sheet_name如何工作，以及如何遍历返回的多个DataFrame。在解释部分，需要明确说明当sheet_name为None时，会返回所有sheet，并且结果是一个字典。还要提到如何通过索引或名称来指定特定的sheet，以及如何处理可能出现的异常，比如KeyError如果sheet不存在。 最后，相关问题要围绕可能扩展的方向，比如读取特定列、处理多个sheet合并、处理格式复杂的Excel，或者性能问题。这些都是用户可能会进一步询问的点，需要提前准备好。</think>使用pandas读取Excel的不同sheet可以通过`read_excel()`函数的`sheet_name`参数实现。以下是不同场景下的使用方法： ```python import pandas as pd # 读取第一个sheet（默认） df1 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0) # 按名称读取特定sheet df2 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='SalesData') # 读取多个指定sheet（返回有序字典） dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=[0, 'Summary']) sheet1 = dfs[0] summary_sheet = dfs['Summary'] # 读取所有sheet（返回字典） all_sheets = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None) for sheet_name, df in all_sheets.items(): print(f"Processing sheet: {sheet_name}") print(df.head()) ``` 参数说明： - `io`: Excel文件路径 - `sheet_name`: 可以是`int`（索引从0开始）、`str`（sheet名称）、`list`（混合索引/名称）或`None`（读取所有） **注意事项：** 1. 当读取多个sheet时会返回`collections.OrderedDict`对象 2. 需要安装依赖库：`pip install openpyxl xlrd`（xlrd用于旧版.xls文件） 3. 可以使用`engine='openpyxl'`参数明确指定引擎