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

如果你有兴趣阅读所有的表格并将它们合并在一起。最好最快的方法

sheet_to_df_map = pd.read_excel('path_to_file.xls', sheet_name=None)
mdf = pd.concat(sheet_to_df_map, axis=0, ignore_index=True)

这将把所有的表转换成一个单独的数据帧m_df

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)

df = pd.read_excel('FileName.xlsx', 'SheetName')

这将从文件FileName.xlsx中读取表SheetName

尝试pd。ExcelFile:

xls = pd.ExcelFile('path_to_file.xls')
df1 = pd.read_excel(xls, 'Sheet1')
df2 = pd.read_excel(xls, 'Sheet2')

正如@HaPsantran所指出的，整个Excel文件在ExcelFile()调用期间被读入(似乎没有绕过这个方法)。这只是让你不必每次访问新工作表时都读取相同的文件。

请注意，pd.read_excel()的sheet_name参数可以是工作表的名称(如上所述)、指定工作表号的整数(例如0,1等)、工作表名称或索引列表或None。如果提供了一个列表，它将返回一个字典，其中键是表名/索引，值是数据帧。默认是简单地返回第一个表(即，sheet_name=0)。

如果指定None，则返回所有表，作为{sheet_name:dataframe}字典。