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，可以實現(xiàn)將當前文件夾下的所有csv批量讀取，并且合并到一個大的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csv文件格式、列名都是一樣的。
如果想要將每一個csv獨立的進行讀取，可以使用 os 模塊來循環(huán)遍歷當前文件夾中的 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 中的每個元素都是一個 DataFrame，但是這樣依舊不夠完美，調(diào)用的時候依舊需要手動從列表中提取。
那如何自動讀取當前文件夾下全部CSV數(shù)據(jù)，并將每個CSV賦給不同的變量
可以使用Python中的globals() 函數(shù)，它返回一個字典，其中包含當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鍵賦值：
globals()[key] = value
所以，使用下面的代碼可以實現(xiàn)自動讀取當前文件夾下全部CSV數(shù)據(jù)，并將每個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當然，類似的方法還可以應用于讀取Excel的不同sheet，例如假設data.xlsx有10個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)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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