python汇总多个excel表,python pandas读取excel表数据
计算机编程语言读写超过可以使用熊猫，处理很方便。但如果要处理超过的格式，还是需要安装模块，我个人不喜欢旧的读操作和xlwt模块。步入正题熊猫。读写超过主要用到两个函数，下面分析一下pandas.read_excel()和DataFrame.to_excel()的参数，以便日后使用。
1 .熊猫。read _ excel熊猫。read _ excel(io，sheet_name=0，header=0，names=None，index_col=None，usecols=None，squeeze=False，dtype=None，engine=None，converters=None，true_values=None，false_values=None，skiprows=None，na_values=None，keep_default_na=True，verbose=False，parse_dates=False，date_parser=None，千位=无，注释=无，skipfooter=0，跳过页脚=0
io:文件路径
io=r c:\ Users \ ss \ Desktop \ PPP。xlsx
工作表名称：表名，单表、多表、全部表
sheetname=None #读取全部表，得到订单关键字为表名，值为数据帧
sheetname=1/"Sheet1" #读取单个表，返回数据帧
sheetname=[0，1]/["Sheet1 "，" Sheet2"] #读取多表，返回一个订单
标题：指定列名行
姓名：设置列名，必须是目录类型，且长度和列数一致
names=["Name "，" Number "，" Score"]
用途：使用的行
usecols=range(1，3) #使用[1, 3) 行，不包括第3行
usecols=[4，7] #使用四和七行
skiprows:指定跳过的行数（不读取的行数)
shiprows=4 #跳过前四行，会把首行列名也跳过
skiprows=[1，2，4] #跳过1,2,4 行
skiprows=range(1，10) #跳过[1,10) 行，不包括第10行，可以留下首行列名
skipfooter:指定省略尾部的行数，必须为整数
skipfooter=4 #跳过尾部四行
索引栏：指定列为索引列，索引从0 开始
index_col=1
index_col="名称"
# 读取多个表导入熊猫为PD order _ dict=PDread _ excel(r c:\ Users \ SSS \ Desktop \ test。xlsx ，header=0，usecols=[2，3] names=[Name ， Number]，sheet_name=[Sheet1 ， Sheet2]，skiprows=range(1，10)，skipfooter=4)for sheet_name，df in order _ dict。items():print(工作表名称)print(df)2。数据框。to _ excel数据框。to _ excel(excel _ writer，sheet_name=Sheet1 ，na_rep= ，float_format=None，columns=None，header=True，index=True，index_label=None，startrow=0，startcol=0，engine=None，merge_cells=True，encoding=None，inf_rep=inf ，verbose=True，freeze_panes=None)常用参数：
excel_writer:文件路径，不存在会自动生成
sheet_name="Sheet1 ":指定写的表
列=无：指定输出某些列
columns=["Name "，" Number"]
header=True:是否保存头行列名
index=True:是否保存索引列
startcol=0:起始行
merge_cells=True:是否合并单元格
编码=无：指定编码，常用utf-8
float _ format=无：浮点数保存的格式，默认保存为字符串
float_format=%.2f #保存为浮点数，保留2位小数
引擎=无：保存格式，指定io.excel.xlsx.writer、io.excel.xls.writer、io.excel.xlsm.writer .
# 简单示例df。to _ excel(r c:\ Users \ SSS \ Desktop \ test。xlsx ，columns=[Name ， Number]，encoding=utf8 )
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