如何读取Excel文件里面多个sheet并将sheet名作为索引

如何读取Excel文件里面多个sheet并将sheet名作为索引

在数据分析和处理中，经常会遇到需要从Excel文件中读取多个sheet并进行处理的情况。Python中有许多库可以用来实现这一功能，比较常用的是pandas库。在本文中，我们将学习如何使用pandas库读取Excel文件里面的多个sheet，并将sheet名作为索引。

准备工作

首先，我们需要安装pandas库。如果你尚未安装该库，可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas

接下来，我们准备一个包含多个sheet的Excel文件作为示例。假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件，其中包含3个sheet，分别命名为Sheet1，Sheet2和Sheet3。

读取Excel文件里面的多个sheet

首先，我们导入pandas库，并使用pd.read_excel方法读取Excel文件：

import pandas as pd

# 读取Excel文件里面的所有sheet
xls = pd.ExcelFile('data.xlsx')

接下来，我们可以通过xls.sheet_names属性获取Excel文件中所有sheet的名称：

# 获取所有sheet的名称
sheet_names = xls.sheet_names
print(sheet_names)

运行以上代码后，我们将会看到输出为['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']，即Excel文件中所包含的所有sheet的名称。

将sheet名作为索引读取数据

接下来，我们可以遍历所有sheet，并将sheet名作为DataFrame的索引，然后将所有数据合并起来。代码如下：

# 创建一个空DataFrame用于存放所有数据
df_all = pd.DataFrame()

# 遍历所有sheet
for sheet_name in sheet_names:
    # 读取每个sheet的数据
    df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=sheet_name)

    # 将sheet名作为索引
    df.index = [sheet_name] * len(df)

    # 合并数据
    df_all = pd.concat([df_all, df])

print(df_all)

以上代码首先创建了一个空DataFramedf_all用于存放所有数据，然后遍历所有sheet，读取每个sheet的数据，将sheet名作为索引，并将数据合并到df_all中。最终打印出df_all，我们将会看到所有sheet的数据按照sheet名作为索引的方式合并在一起。

完整代码示例

下面是完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件里面的所有sheet
xls = pd.ExcelFile('data.xlsx')

# 获取所有sheet的名称
sheet_names = xls.sheet_names

# 创建一个空DataFrame用于存放所有数据
df_all = pd.DataFrame()

# 遍历所有sheet
for sheet_name in sheet_names:
    # 读取每个sheet的数据
    df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=sheet_name)

    # 将sheet名作为索引
    df.index = [sheet_name] * len(df)

    # 合并数据
    df_all = pd.concat([df_all, df])

print(df_all)

结语

通过以上代码示例，我们学会了如何使用pandas库读取Excel文件里面的多个sheet，并将sheet名作为索引存储数据。这种方法非常实用且高效，适用于需要处理Excel文件中多个sheet的情况。