同じワークブックの複数のワークシートでPandasを使用してpd.read_excel（）を実行する

python pandasを使用して処理している大きなスプレッドシートファイル（.xlsx）があります。その大きなファイルの2つのタブのデータが必要になることがあります。タブの1つには大量のデータがあり、もう1つは数個の正方形のセルです。

私が使用している場合pd.read_excelを（）上の任意のワークシートファイル全体がロードされるように、それは（私が興味のワークシートだけではなく）私には見えます。したがって、メソッドを2回（シートごとに1回）使用すると、ワークブック全体が2回読み込まれることになります（指定したシートのみを使用している場合でも）。

私はそれを間違って使用していますか、それともこのように制限されていますか？

ありがとうございました！

試してくださいpd.ExcelFile：

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

@HaPsantranで述べたように、ExcelFile()呼び出し中にExcelファイル全体が読み込まれます（これを回避する方法はないようです）。これにより、新しいシートにアクセスするたびに同じファイルを読み取る必要がなくなります。

sheet_nameへの引数pd.read_excel()は、シートの名前（上記のとおり）、シート番号を指定する整数（0、1など）、シート名またはインデックスのリスト、またはである可能性があることに注意してくださいNone。リストが提供されている場合は、キーがシート名/インデックスであり、値がデータフレームであるディクショナリを返します。デフォルトでは、最初のシート（つまりsheet_name=0）を返すだけです。

場合はNone指定されている、すべてのシートが通り、返され{sheet_name:dataframe}た辞書。

3つのオプションがあります。

すべてのシートを順序付けされた辞書に直接読み込みます。

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)

それを指摘してくれた@ihightower、バージョンの問題を指摘してくれた@toto_ticoに感謝します。

最初のシートを直接データフレームに読み込みます

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

Excelファイルを読み取り、シートのリストを取得します。次に、シートを選択してロードします。

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, sheetname="house")

すべてのシートを読み、辞書に保存します。最初と同じですが、より明示的です。

# 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)

更新：バージョンの問題を指摘してくれて、@ toto_ticoに感謝します。

sheetname：string、int、strings / intの混合リスト、またはNone、デフォルト0バージョン0.21.0以降非推奨：代わりにsheet_nameを使用してくださいソースリンク

シートのインデックスを使用することもできます。

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

最初のワークシートを提供します。2番目のワークシートの場合：

sheet2 = xls.parse(1)

シート名をパラメーターとして指定することもできます。

data_file = pd.read_excel('path_to_file.xls', sheet_name="sheet_name")

シートのみをアップロードします"sheet_name"。

pd.read_excel('filename.xlsx') 

デフォルトでは、ワークブックの最初のシートを読みます。

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

ブックの特定のシートを読み、

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

すべてのワークシートをExcelからpandasデータフレームに読み取ります。OrderedDictのタイプはネストされたデータフレームを意味し、すべてのワークシートはデータフレーム内に収集されたデータフレームとして、そのタイプはOrderedDictです。

はい、残念ながらそれは常に完全なファイルをロードします。これを繰り返し行う場合は、シートを抽出してCSVを分けてから個別にロードするのがおそらく最善です。d6tstackでそのプロセスを自動化できます。これにより、すべてのシートまたは複数のExcelファイルですべての列が等しいかどうかをチェックするなどの追加機能も追加されます。

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

d6tstack Excelの例を参照してください

あなたがあなたのPythonプログラム（相対アドレス指定）と同じフォルダにExcelファイルを保存したならば、あなたはファイル名と共にシート番号を言及する必要があるだけです。Syntax = pd.read_excel（Filename、SheetNo）例：

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