Python Pandas批量读写Excel多Sheet文件完整指南

前言

如何利用Python提升日常办公与数据分析的效率？本文将分享一个实用技巧。在日常工作中，我们常使用Pandas库来读写Excel文件。然而，经常遇到的情况是一个Excel文件中包含多个Sheet（工作表）。此时，我们需要一次性读取所有Sheet的数据，进行相应的分析或处理，最后再将结果写入一个新的Excel文件中（同样包含多个Sheet）。本文将详细介绍实现这一过程的完整操作步骤。

读取文件

假设该Excel文件中包含4个Sheet（实际数量可能未知），我们需要一次性将所有Sheet的数据读取到内存中。

import pandas as pd
df=pd.read_excel('输入数据123.xlsx',sheet_name=None)#读取excel所有sheet数据
df

所有Sheet的内容将被统一读入至变量df中，形成一个字典结构。

查看当前读取到的所有Sheet名称：

df.keys()

查看指定某一个Sheet的数据内容：

在每个Sheet中新增一列

for i in df.keys():
    df[i]['月份']=df[i]['填写日期'].astype(str).apply(lambda x:int(x[5:7]))
df

多份数据写入一个Excel文件（多个Sheet）

现在，我们需要将处理好的四份数据分别写入到一个新的Excel文件的不同Sheet中。

writer1 = pd.ExcelWriter('输出数据0401.xlsx',engine='xlsxwriter')
for i in df.keys():
    df[i].to_excel(writer1, sheet_name=i, index=False)
    worksheet1 = writer1.sheets[i]
    #worksheet1.set_column(1, 1, 150)#设置列的宽度
writer1.close()

至此，关于使用Python读写多个Sheet文件的操作介绍完毕。如需了解更多Python处理Sheet文件的相关内容，请搜索本站历史文章或继续浏览后续教程。感谢大家的支持！