使用 Excel 文件是數據分析師和程序員的常見任務。有時，這些文件包含多個工作表，每個工作表都有自己的數據集。在這種情況下，能夠同時讀取和操作多張工作表中的數據變得至關重要。在本文中，我們將探索如何使用 Python 和兩個流行的庫 Pandas 和 openpyxl 來實現這一點。

先決條件

在開始之前，請確保您安裝了以下 Python 庫：

1. Pandas：一個強大的數據處理和分析庫。
2. openpyxl：一個用于讀取/寫入 Excel 文件的庫。

您可以使用 pip 安裝它們：

pip install pandas openpyxl

從多個工作表中讀取數據

假設我們有一個名為“sales_data.xlsx”的 Excel 文件，其中包含三個工作表：“一月”、“二月”和“三月”。我們將從所有三張表中讀取數據并執行一些基本分析。

第一步：導入必要的庫

import pandas as pd

第 2 步：讀取 Excel 文件

excel_file = pd.ExcelFile('sales_data.xlsx')

第 3 步：提取工作表名稱

sheet_names = excel_file.sheet_names
print(sheet_names)

第 4 步：從每個工作表中讀取數據并將其存儲在字典中

data_frames = {}
for sheet_name in sheet_names:
    data_frames[sheet_name] = excel_file.parse(sheet_name)

此時，“data_frames”字典將包含來自每個工作表的數據作為 Pandas DataFrame，工作表名稱作為鍵。

分析來自多個工作表的數據

現在我們有了字典中所有工作表的數據，我們可以進行各種分析。例如，讓我們計算每個月的總銷售額。

total_sales = {}
for sheet_name, df in data_frames.items():
    total_sales[sheet_name] = df['Sales'].sum()

要查找銷售額最高的月份，我們可以使用以下代碼：

highest_sales_month = max(total_sales, key=total_sales.get)
print ( f"銷售額最高的月份是 {highest_sales_month}。" )

結論

在本文中，我們探討了如何使用 Python、Pandas 和 openpyxl 從 Excel 文件中的多個工作表讀取數據。我們還演示了如何對提取的數據進行基本分析。有了這些知識，您現在可以高效地處理多表 Excel 文件并執行更高級的數據分析任務。