你也可以使用表的索引:

xls = pd.ExcelFile('path_to_file.xls')
sheet1 = xls.parse(0)

将给出第一个工作表。第二张工作表:

sheet2 = xls.parse(1)

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。

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)

你也可以使用表的索引:

xls = pd.ExcelFile('path_to_file.xls')
sheet1 = xls.parse(0)

将给出第一个工作表。第二张工作表:

sheet2 = xls.parse(1)

有以下几种选择:

将所有表格直接读入有序字典。

import pandas as pd

# for pandas version >= 0.21.0
sheet_to_df_map = pd.read_excel(file_name, sheet_name=None)

# for pandas version < 0.21.0
sheet_to_df_map = pd.read_excel(file_name, sheetname=None)

将第一页直接读入数据框架

df = pd.read_excel('excel_file_path.xls')
# this will read the first sheet into df

阅读excel文件并获得表格列表。然后选择和装载床单。

xls = pd.ExcelFile('excel_file_path.xls')

# Now you can list all sheets in the file
xls.sheet_names
# ['house', 'house_extra', ...]

# to read just one sheet to dataframe:
df = pd.read_excel(file_name, sheet_name="house")

阅读所有的表并将其存储在字典中。和第一个一样，但更明确。

# to read all sheets to a map
sheet_to_df_map = {}
for sheet_name in xls.sheet_names:
    sheet_to_df_map[sheet_name] = xls.parse(sheet_name)
    # you can also use sheet_index [0,1,2..] instead of sheet name.

感谢@ihightower指出了阅读所有表格的方法，感谢@toto_tico，@red-headphone指出了版本问题。

sheetname: string, int, string /int的混合列表，或None，默认为0 0.21.0版后已移除:使用sheet_name代替Source Link

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