利用Python批量循環(huán)讀取Excel的技巧分享
在使用 Python 批量處理 Excel 時(shí)經(jīng)常需要批量讀取數(shù)據(jù),常見的方式是結(jié)合glob
模塊,可以實(shí)現(xiàn)將當(dāng)前文件夾下的所有csv批量讀取,并且合并到一個(gè)大的DataFrame
中
df_list = [] for file in glob.glob("*.csv"): df_list.append(pd.read_excel(file)) df = pd.concat(df_list)
但是這樣要求讀取的每一個(gè)csv文件格式、列名都是一樣的。
如果想要將每一個(gè)csv獨(dú)立的進(jìn)行讀取,可以使用 os
模塊來循環(huán)遍歷當(dāng)前文件夾中的 CSV 文件,然后使用 Pandas 的 read_csv
函數(shù)來讀取每個(gè)文件
import os import pandas as pd df_list = [] for file in os.listdir(): if file.endswith(".csv"): df_list.append(pd.read_csv(file))
現(xiàn)在,df_list 中的每個(gè)元素都是一個(gè) DataFrame,但是這樣依舊不夠完美,調(diào)用的時(shí)候依舊需要手動從列表中提取。
那如何自動讀取當(dāng)前文件夾下全部CSV數(shù)據(jù),并將每個(gè)CSV賦給不同的變量
可以使用Python中的globals() 函數(shù),它返回一個(gè)字典,其中包含當(dāng)前程序的所有全局變量,例如我們可以使用如下語法來為字典中的某個(gè)鍵賦值:
globals()[key] = value
所以,使用下面的代碼可以實(shí)現(xiàn)自動讀取當(dāng)前文件夾下全部CSV數(shù)據(jù),并將每個(gè)CSV賦給不同的變量
df_list = [] for i, file in enumerate(os.listdir()): if file.endswith(".csv"): df_list.append(pd.read_csv(file)) for i, df in enumerate(df_list): globals()[f'df{i+1}'] = df
當(dāng)然,類似的方法還可以應(yīng)用于讀取Excel的不同sheet,例如假設(shè)data.xlsx
有10個(gè)sheet
df_list = [pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=i) for i in range(10)] for i, df in enumerate(df_list): globals()[f"df{i+1}"] = df
如果你不清楚數(shù)據(jù)有多少Sheet,也可以使用 sheet_name=None
,然后根據(jù)返回的字典自動讀取
df_list = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=None) for i, (name, df) in enumerate(df_list.items()): globals()[f"df_{name}"] = df
以上就是利用 Python 讀取多份 Excel 的小技巧
到此這篇關(guān)于利用Python批量循環(huán)讀取Excel的技巧分享的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python批量循環(huán)讀取Excel內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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