是的，不幸的是，它总是加载完整的文件。如果重复执行此操作，最好提取表以分离csv，然后分别加载。您可以使用d6tstack自动化该过程，它还添加了其他功能，如检查所有工作表或多个Excel文件中的所有列是否相等。

import d6tstack
c = d6tstack.convert_xls.XLStoCSVMultiSheet('multisheet.xlsx')
c.convert_all() # ['multisheet-Sheet1.csv','multisheet-Sheet2.csv']

参见d6tstack Excel示例

pd.read_excel('filename.xlsx') 

默认情况下，读取工作簿的第一张。

pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name = 'sheetname') 

阅读练习册上的具体表格

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

将所有工作表从excel读取到pandas数据帧作为OrderedDict的类型，意味着嵌套的数据帧，所有工作表作为数据帧收集在数据帧内，它的类型是OrderedDict。

如果你已经将excel文件保存在与python程序相同的文件夹中(相对路径)，那么你只需要提到表号和文件名。

例子:

 data = pd.read_excel("wt_vs_ht.xlsx", "Sheet2")
 print(data)
 x = data.Height
 y = data.Weight
 plt.plot(x,y,'x')
 plt.show()

你可以用下面几行来阅读所有的表格

import pandas as pd
file_instance = pd.ExcelFile('your_file.xlsx')

main_df = pd.concat([pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=name) for name in file_instance.sheet_names] , axis=0)

If:

您需要多个工作表，但不是全部 你需要一个df作为输出

然后，您可以传递一个工作表名称列表。你可以手动填充:

import pandas as pd
    
path = "C:\\Path\\To\\Your\\Data\\"
file = "data.xlsx"
sheet_lst_wanted = ["01_SomeName","05_SomeName","12_SomeName"] # tab names from Excel

### import and compile data ###
    
# read all sheets from list into an ordered dictionary    
dict_temp = pd.read_excel(path+file, sheet_name= sheet_lst_wanted)

# concatenate the ordered dict items into a dataframe
df = pd.concat(dict_temp, axis=0, ignore_index=True)

OR

如果你想要的工作表有一个通用的命名约定，也允许你区分不需要的工作表，那么一点自动化是可能的:

# substitute following block for the sheet_lst_wanted line in above block

import xlrd

# string common to only worksheets you want
str_like = "SomeName" 
    
### create list of sheet names in Excel file ###
xls = xlrd.open_workbook(path+file, on_demand=True)
sheet_lst = xls.sheet_names()
    
### create list of sheets meeting criteria  ###
sheet_lst_wanted = []
    
for s in sheet_lst:
    # note: following conditional statement based on my sheets ending with the string defined in sheet_like
    if s[-len(str_like):] == str_like:
        sheet_lst_wanted.append(s)
    else:
        pass

是的，不幸的是，它总是加载完整的文件。如果重复执行此操作，最好提取表以分离csv，然后分别加载。您可以使用d6tstack自动化该过程，它还添加了其他功能，如检查所有工作表或多个Excel文件中的所有列是否相等。

import d6tstack
c = d6tstack.convert_xls.XLStoCSVMultiSheet('multisheet.xlsx')
c.convert_all() # ['multisheet-Sheet1.csv','multisheet-Sheet2.csv']

参见d6tstack Excel示例