python-3.x - 如何使用python在excel表格中提取不同的表格

我假设您的表格格式为“ Excel 表格”。您可以通过标记一个范围来创建一个 Excel 表格，然后单击：

然后有一个来自 Samuel Oranyeli 的很好的指南，如何使用 Python 导入 Excel 表格。我使用了他的代码并举例说明。

我在 excel 中使用了以下数据，其中每种颜色代表一个表格。

关于代码的备注：

以下部分可用于检查我们正在使用的工作表中存在哪些表：

# check what tables that exist in the worksheet
print({key : value for key, value in ws.tables.items()})

在我们的示例中，此代码将给出：

{'Table2': 'A1:C18', 'Table3': 'D1:F18', 'Table4': 'G1:I18', 'Table5': 'J1:K18'}

在这里设置数据框名称。如果数据帧的数量与表的数量不匹配，请务必小心，您将收到错误消息。

# Extract all the tables to individually dataframes from the dictionary
Table2, Table3, Table4, Table5 = mapping.values()

# Print each dataframe
print(Table2.head(3)) # Print first 3 rows from df

print(Table2.head(3))给出：

   Index   first_name   last_name     address
   0          Aleshia   Tomkiewicz    14 Taylor St
   1             Evan   Zigomalas     5 Binney St
   2           France   Andrade       8 Moor Place

完整代码：

#import libraries
from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd

# read file
wb = load_workbook("G:/Till/Tables.xlsx") # Set the filepath + filename

# select the sheet where tables are located
ws = wb["Tables"]

# check what tables that exist in the worksheet
print({key : value for key, value in ws.tables.items()})

mapping = {}

# loop through all the tables and add to a dictionary
for entry, data_boundary in ws.tables.items():
    # parse the data within the ref boundary
    data = ws[data_boundary]
    
    ### extract the data ###
    # the inner list comprehension gets the values for each cell in the table
    content = [[cell.value for cell in ent] 
               for ent in data]
    
    header = content[0]
    
    #the contents ... excluding the header
    rest = content[1:]
    
    #create dataframe with the column names
    #and pair table name with dataframe
    df = pd.DataFrame(rest, columns = header)
    mapping[entry] = df

#  print(mapping)

# Extract all the tables to individually dataframes from the dictionary
Table2, Table3, Table4, Table5 = mapping.values()

# Print each dataframe
print(Table2)
print(Table3)
print(Table4)
print(Table5)

示例数据，示例文件：

名	姓	地址	城市	县	邮政
阿莱希亚	汤姆凯维奇	14 泰勒街	圣斯蒂芬斯病房	肯特	CT2 7PP
埃文	齐戈马拉斯	5宾尼街	修道院病房	白金汉郡	HP11 2AX
法国	安德拉德	8 摩尔广场	东南本和塔克顿 W	伯恩茅斯	BH6 3BE
尤利西斯	麦克沃尔特斯	埃克塞特路 505 号	Hawerby 暨 Beesby	林肯郡	DN36 5RP
泰莎	维内斯	福斯街 5396 号	问候格林和林格沃德	西米德兰兹郡	B70 9DT
埃里克	脾气暴躁	林德街 9472 号	德斯伯勒	北安普敦郡	NN14 2GH
玛格	格拉斯米克	7457 考尔街 #70	巴盖特沃德	南安普敦	SO14 3TY
拉基塔	希索	20 格洛斯特 Pl #96	奇顿病房	泰恩威尔	NE29 7AD
卢拉	曼泽拉	奥古斯丁街 929 号	斯台普希尔病房	南格洛斯特郡	BS16 4LL
悦特	克拉佩克	45 布拉德菲尔德街 #166	帕维奇	德比郡	DE6 1QN
费尔南达	作家	北安普顿街 620 号	威尔明顿	肯特	DA2 7PP
查尔斯塔	厄姆	海吉亚街 5 号	朗兹利格林沃德	德比郡	S40 4LY
科琳	贾雷特	莫利街 2150 号	迪沃德	邓弗里斯和加洛韦	DG8 7DE
涅沙	布鲁赫	24 博尔顿街	Broxburn、Uphall 和 Winchburg	西洛锡安	EH52 5TL
鲁本	肠杆菌属	4福雷斯特街	韦斯顿超级母马	北萨默塞特	BS23 3HG
米歇尔	特罗塞尔	89 中午街	卡布鲁克	诺福克	IP25 6JQ
埃德加	坎内	格思里街 99 号	新米尔顿	汉普郡	BH25 5DF

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解决方案

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