python 提取EXCEL sheet每页数据

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mob64ca12dba5b0 2023-11-19 10:15:26 ©著作权

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提取EXCEL sheet每页数据的流程

为了帮助你实现“python 提取EXCEL sheet每页数据”的功能，以下是整个流程的概述：

读取EXCEL文件：首先，我们需要使用Python的pandas库来读取EXCEL文件。pandas库提供了一个read_excel()函数，可以方便地读取EXCEL文件的内容。
获取每个sheet的名称：使用pandas库的ExcelFile()函数打开EXCEL文件，并使用sheet_names属性获取所有sheet的名称。
提取每个sheet的数据：遍历每个sheet的名称，使用pandas库的read_excel()函数读取每个sheet的数据。
处理每个sheet的数据：对于每个sheet的数据，我们可以根据具体需求进行各种处理操作，比如筛选特定的行列、计算统计指标等。

接下来，我将逐步介绍每个步骤的实现方法，并给出相应的代码示例。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd

使用pandas库的read_excel()函数读取EXCEL文件。假设EXCEL文件名为data.xlsx，代码如下：

excel_file = pd.read_excel('data.xlsx')

使用pandas库的ExcelFile()函数打开EXCEL文件，并使用sheet_names属性获取所有sheet的名称。代码如下：

excel_data = pd.ExcelFile('data.xlsx')
sheet_names = excel_data.sheet_names

遍历每个sheet的名称，使用pandas库的read_excel()函数读取每个sheet的数据。代码如下：

sheet_data = {}
for sheet_name in sheet_names:
    sheet_data[sheet_name] = excel_data.parse(sheet_name)

在上述代码中，我们使用一个字典sheet_data来存储每个sheet的数据，键为sheet的名称，值为对应的数据。

对于每个sheet的数据，我们可以根据具体需求进行各种处理操作。以下是一些常见的操作示例：

筛选特定的行列：使用pandas库的切片操作，可以根据行列的索引或条件进行筛选。例如，筛选第一行和第一列的数据：
```
sheet_data['Sheet1'].iloc[0, 0]
```
计算统计指标：使用pandas库的统计函数，可以方便地计算各种统计指标。例如，计算每列的平均值：
```
sheet_data['Sheet1'].mean()
```

请注意，上述代码中的Sheet1是一个示例sheet的名称，你需要根据实际情况修改。