Pandas nhiều trang tính sang Excel

df_dict = pd.read_excel['/path/to/exel.xlsx', sheet_name=None]

Hàm trên tạo một từ điển có tên trang tính trong tệp Excel dưới dạng khóa và khung dữ liệu dưới dạng giá trị. Bây giờ bạn có thể truy cập vào khung dữ liệu với tên trang tính của nó

{
  'sheet1': pd.DataFrame,
  'sheet2': pd.DataFrame,
  'sheet3': pd.DataFrame,
}

df1 = df_dict.get['sheet1']

Kết hợp nhiều trang tính trong một tệp Excel bằng Pandas

Thông thường, các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu nhận được các tệp excel có nhiều trang tính. Tuy nhiên, chúng chỉ là một phân vùng hợp lý của một tập dữ liệu lớn hơn trong hầu hết các trường hợp

Chẳng hạn, một tập dữ liệu được phân vùng theo tháng và được lưu trữ trong các trang riêng lẻ thay vì một tệp lớn

Cũng có thể kết hợp các trang tính trong tệp excel một cách thuận tiện bằng cách sử dụng phương thức giá trị của df_dict

df = pd.concat[df_dict.values[]]

Vui lòng không lặp lại tên trang tính để đọc chúng

Trước khi tôi học được thủ thuật này, trên thực tế, tôi đã xem qua các tên trang tính và đọc từng trang một. Đoạn mã để làm điều này sẽ giống như dưới đây

# Create an ExcelFile object by reading the file
f = pd.ExcelFile['path/to/excel.xlsx']

# Create a placeholder array to store the dataframes
dfs = []

# Iterate through each sheet's name
for sheet in f.sheet_names:
    
    # Parse the sheet and convert it to a Pandas dataframe
    df = f.parse[sheet]

    # append it to our dataframes collection
    dfs.append[df]

Mã này thực hiện công việc không gặp nhiều khó khăn. Tuy nhiên, chúng ta có thể loại bỏ các dòng mã bổ sung này bằng cách đặt sheetname=None khi đọc tệp

{
  'sheet1': pd.DataFrame,
  'sheet2': pd.DataFrame,
  'sheet3': pd.DataFrame,
}

gấu trúc Đọc nhiều trang tính trong Excel

Thông số

{
  'sheet1': pd.DataFrame,
  'sheet2': pd.DataFrame,
  'sheet3': pd.DataFrame,
}

Tham số này nhận các giá trị str, int, list hoặc None, mặc định 0. Khi sử dụng

{
  'sheet1': pd.DataFrame,
  'sheet2': pd.DataFrame,
  'sheet3': pd.DataFrame,
}

Cùng xem ví dụ nhé, mình có 1 file excel gồm 2 sheet tên là

{
  'sheet1': pd.DataFrame,
  'sheet2': pd.DataFrame,
  'sheet3': pd.DataFrame,
}

{
  'sheet1': pd.DataFrame,
  'sheet2': pd.DataFrame,
  'sheet3': pd.DataFrame,
}

import pandas as pd

# Read excel file with sheet name
dict_df = pd.read_excel['c:/apps/courses_schedule.xlsx', 
                   sheet_name=['Technologies','Schedule']]

Vì chúng tôi đang đọc hai trang tính từ excel, hàm này trả về Dict của DataFrame. Bạn có thể lấy DataFrames từ Dict như sau

# Get DataFrame from Dict
technologies_df = dict_df .get['Technologies']
schedule_df = df.get['Schedule']

# Print DataFrame's
print[technologies_df]
print[schedule_df]

Trang tính

{
  'sheet1': pd.DataFrame,
  'sheet2': pd.DataFrame,
  'sheet3': pd.DataFrame,
}

# Get DataFrame from Dict
technologies_df = dict_df .get['Technologies']
schedule_df = df.get['Schedule']

# Print DataFrame's
print[technologies_df]
print[schedule_df]

Và sheet

{
  'sheet1': pd.DataFrame,
  'sheet2': pd.DataFrame,
  'sheet3': pd.DataFrame,
}

  Courses      Days                 Time
0   Spark  MON, THU   7:00 AM to 9:00 AM
1  Pandas  MON, WED  8:00 AM to 10:00 AM
2    Java  WEN, FRI   7:00 PM to 9:00 PM
3  Python  TUE, THU   6:00 PM to 8:00 PM
4     PHP  WEN, THU  8:00 AM to 10:00 AM

Sự kết luận

Trong bài viết này, bạn đã học cách đọc một excel có nhiều trang tính và chuyển đổi nó thành DataFrame của gấu trúc. Vì nó trả về một Dict của DataFrame, nên bạn cũng đã học cách lấy từng DF từ dict

pandas có đọc được file excel nhiều sheet không?

Bạn sẽ nhập nhiều trang excel vào một khung dữ liệu như thế nào?