Python Excel 多个sheet处理
在日常工作中，我们经常需要处理Excel表格，有时候一个Excel文件中包含多个sheet，如何使用Python对多个sheet进行处理就成为一个常见的问题。本文将介绍如何使用Python处理Excel中的多个sheet，并提供相应的代码示例。
安装依赖库
在Python中处理Excel表格，我们通常会使用openpyxl库，这是一个功能强大且易于使用的库，可以帮助我们读写Excel文件。如果你的环境中没有安装该库，可以使用以下命令进行安装：
pip install openpyxl
读取Excel中的多个sheet
首先，我们需要导入 openpyxl 库，然后使用 load_workbook 方法加载Excel文件，接着可以通过 sheetnames 属性获取所有的sheet名称，进而逐个读取每个sheet中的数据。下面是一个示例代码：
from openpyxl import load_workbook
# 加载Excel文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')
# 获取所有sheet名称
sheet_names = workbook.sheetnames
# 逐个读取sheet中的数据
for sheet_name in sheet_names:
sheet = workbook[sheet_name]
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
print(row)
关系图
erDiagram
CUSTOMER {
string Name
string Address
string Phone
}
ORDER {
string ID
integer Quantity
string Product
string Customer
}
CUSTOMER ||--o{ ORDER : places
分析数据并生成饼状图
在读取完所有的sheet数据后，我们可以对数据进行进一步分析，比如统计每个sheet中不同类别的数量，并生成饼状图。下面是一个示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
category_counts = {}
for sheet_name in sheet_names:
sheet = workbook[sheet_name]
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
category = row[0] # 假设第一列是类别
if category in category_counts:
category_counts[category] += 1
else:
category_counts[category] = 1
# 生成饼状图
plt.pie(category_counts.values(), labels=category_counts.keys(), autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()
通过以上代码，我们可以将Excel中不同类别的数据进行统计分析，并用饼状图可视化展示，方便我们更直观地了解数据分布情况。
通过本文的介绍，相信读者已经了解了如何使用Python处理Excel中的多个sheet，同时对数据进行分析和可视化展示。希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！
