在pandas中的一张纸上构build数据框

我在Excel中有一个复杂的表单，我希望读入多个pandas.DataFrames 。

基本上，这里有3个dataframe。 一个用于DIRECTION_A ， DIRECTION_B和TOTAL 。

如何告诉大pandas分别读取这些dataframe？ 我可以使用iloc来指定边界，但是由于我正在迭代许多不同的电子表格，因此存在不同位置的风险。

目前，我正在阅读所有这些列，跳过前7行：

 tmp_df = pd.read_excel(file,sheetname=sheet_name,skiprows=7) 

（样本数据）

Answer 1

我不认为你可以告诉大pandas单独阅读这些框架，但是他们在阅读后可以很容易地分开。

码：

 def get_multi_frame_excel(*args, **kwargs): # read in the frame, with a multi level column index multi_frame = pd.read_excel(*args, header=[0, 1], **kwargs) # group the data by the top level column index, and store in dict frames = {name: group for name, group in multi_frame.groupby(level=0, axis=1)} # remove the top level index from the frames for frame in frames.values(): frame.columns = frame.columns.droplevel(level=0) # return a dict of frames return frames 

testing代码：

 frames = get_multi_frame_excel('SO_split_df.xlsx', skiprows=1) for name, frame in frames.items(): print('---') print(name) print(frame) 

结果：

 --- DIRECTION_A Time ABCDEFGH 00:00:00 0 0 0 0 0 0 0 0 00:15:00 0 0 0 0 0 0 0 0 00:30:00 0 0 0 0 0 0 0 0 .... 09:00:00 3 1 0 0 0 0 1 5 09:15:00 1 0 0 0 0 0 1 2 09:30:00 1 0 0 0 0 0 1 2 --- TOTAL Time ABCDEFGH 00:00:00 1 0 0 0 0 0 0 1 00:15:00 0 0 0 0 0 0 0 0 00:30:00 0 0 0 0 0 0 0 0 .... 09:00:00 7 1 0 0 0 0 1 9 09:15:00 4 0 0 0 0 0 3 7 09:30:00 3 0 0 0 0 0 1 4 --- DIRECTION_B Time ABCDEFGH 00:00:00 1 0 0 0 0 0 0 1 00:15:00 0 0 0 0 0 0 0 0 00:30:00 0 0 0 0 0 0 0 0 .... 09:00:00 4 0 0 0 0 0 0 4 09:15:00 3 0 0 0 0 0 2 5 09:30:00 2 0 0 0 0 0 0 2