Pandas Python循环遍历Excel表单，将其置于一个数据框中

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库在Python中循环遍历Excel表单，并将其放入一个数据框中。

阅读更多：Pandas 教程

什么是Pandas？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库，它提供了用于快速分析结构化数据的数据结构和操作工具。Pandas的核心数据结构是DataFrame，它是一个表格化的数据结构，类似于Excel中的表单。在Pandas中，我们可以读取并处理多个表单的数据，并将它们合并成一个表格。

循环遍历Excel表单

在Pandas中，我们可以使用read_excel()函数读取Excel文件，并使用sheet_name参数指定需要读取的表单。如果要读取多个表单，则可以通过循环遍历的方式读取它们，并将它们合并成一个表格。

下面是一个示例代码，展示了如何循环遍历Excel表单，并将其放入一个数据框中：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的所有表单
xlsx = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None)

# 循环遍历所有表单，并将它们合并成一个数据框
df = pd.concat(xlsx.values(), ignore_index=True)
print(df)

在这个示例中，我们通过pd.read_excel()函数读取名为’data.xlsx’的Excel文件中的所有表单，并将其放入一个字典中。然后，我们通过pd.concat()函数将所有表单合并成一个数据框。

示例

假设我们有一个名为’sales.xlsx’的Excel文件，包含多个表单，每个表单表示一年的销售数据。我们要将所有表单合并成一个数据框，并将其保存为一个新文件。

首先，我们可以使用如下代码读取Excel文件中的所有表单：

xlsx = pd.read_excel('sales.xlsx', sheet_name=None)

这将返回一个名为xlsx的字典，其中包含所有表单的数据。

然后，我们可以使用如下代码循环遍历所有表单，并将它们合并成一个数据框：

df = pd.concat(xlsx.values(), ignore_index=True)

这将返回一个名为df的数据框，其中包含所有表单的数据。

最后，我们可以使用如下代码将数据框保存为一个名为’sales_all.xlsx’的新文件：

df.to_excel('sales_all.xlsx', index=False)

这将在当前目录下创建一个名为’sales_all.xlsx’的Excel文件，并将数据框保存到其中。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Python中使用Pandas库循环遍历Excel表单，并将其放入一个数据框中。通过这种方式，我们可以轻松地处理多个表单的数据，并将它们合并成一个表格进行分析和操作。如果你打算处理大量的结构化数据，Pandas是一个非常强大的工具，它可以大大提高你的工作效率。