解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的
1. 安装和导入pandas库
在开始解决这个问题之前，首先需要确保你已经安装了pandas库。如果你还没有安装，可以通过以下命令在命令行中安装：
pip install pandas
安装完成后，你需要在你的Python脚本中导入pandas库：
import pandas as pd
2. 使用pandas读取Excel文件
为了读取Excel文件中的多个不同sheet表格，首先我们需要使用pandas的`read_excel()`函数读取整个Excel文件：
excel_data = pd.read_excel('excel_file.xlsx', sheet_name=None)
这里将`sheet_name`参数设置为`None`，代表读取所有的sheet表格。如果你只想读取特定的sheet表格，可以将`sheet_name`参数设置为sheet的名称或索引。
3. 处理每个sheet表格
由于我们读取的是所有的sheet表格，`excel_data`是一个字典类型的数据，键是sheet的名称，值是对应的数据表格：
for sheet_name, data in excel_data.items():
# 处理每个sheet表格的数据
# ...
在循环中，我们可以使用`sheet_name`来获取当前sheet的名称，`data`就是对应的数据表格。
4. 数据处理和分析
现在我们可以进一步处理和分析每个sheet表格的数据了。假设我们要计算每个sheet表格中某一列的平均值，可以使用pandas的`mean()`函数来计算：
mean_value = data['Column_Name'].mean()
这里的`Column_Name`是你要计算平均值的列名。你也可以根据自己的需求进行数据处理和分析。
5. 将处理结果保存到Excel文件
如果你想把处理后的结果保存到一个新的Excel文件中，可以使用pandas的`DataFrame`和`to_excel()`函数：
# 创建一个空的DataFrame
result = pd.DataFrame()
for sheet_name, data in excel_data.items():
# 处理每个sheet表格的数据
mean_value = data['Column_Name'].mean()
# 将处理结果添加到DataFrame中
result = result.append({'Sheet_Name': sheet_name, 'Mean_Value': mean_value}, ignore_index=True)
# 保存DataFrame到Excel文件
result.to_excel('result.xlsx', index=False)
在这个例子中，我们创建了一个空的DataFrame `result`，然后循环处理每个sheet表格，计算平均值，并将结果添加到`result`中。最后，我们使用`to_excel()`函数将`result`保存为一个名为`result.xlsx`的Excel文件。
总结
通过使用pandas库，我们可以轻松地读取Excel文件中的多个不同sheet表格，并进行数据处理和分析。在这篇文章中，我们讨论了如何安装和导入pandas库、如何使用`read_excel()`函数读取整个Excel文件、如何处理每个sheet表格的数据、如何进行数据处理和分析，以及如何将处理结果保存到Excel文件中。希望本文对你理解和解决这个问题有所帮助。