现在本地创建一个excel表，以及两个sheet，具体数据如下：

sheet1：

sheet2:

读取excel文件

pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)

io：excel文件路径。

sheet_name：返回指定的sheet。

header：表头，默认值为0。也可以指定多行。当header取值为None时候data打印值最多，0相比None会少一行，1对比0又会在少一行。也就是说设置header为多少，那么那行之前的数据就会缺失。header也可以设置为一个范围值如header=[0, 1]表示前两行为多重索引。

usecols：读取指定的列。

skiprows：跳过特定行。

import pandas

a = pandas.read_excel("t.xlsx",sheet_name=0)#sheet_name可以使用下标，sheet的名称
print(a) #打印所有
print(a.values) #打印除第一行以外的信息
print(a.values[0]) #打印第一行的值
print(data['标题列'].values) #打印具体一列的值

#读取同一文件的不同sheet
data= pandas.read_excel("t.xlsx", ['Sheet1', 'Sheet2'])
print(data)#打印sheet1和sheet2的所有元素
print(data.get('Sheet1')['result'][0]) #打印sheet1表的result列的第一个元素


#sheet_name = None时，返回所有表的数据
data = pandas.read_excel("t.xlsx", sheet_name=None)
print(data)
结果:
"""
{'Sheet1':    case_id account      pswd  hope result
0      1.0     qwe  123456.0  登陆成功  cheng
1      NaN     NaN       NaN   NaN    bai, 'Sheet2':    1  2  3  4  5
0  a  b  c  d  e}
"""

#sheet_name可以选择名称，下标组合方式提取多张表数据
data = pandas.read_excel("t.xlsx", sheet_name=['Sheet1',1])
print(data)
结果:
"""
{'Sheet1':    case_id account      pswd  hope result
0      1.0     qwe  123456.0  登陆成功  cheng
1      NaN     NaN       NaN   NaN    bai, 1:    1  2  3  4  5
0  a  b  c  d  e}
"""

#查询指定列的数据
data = pandas.read_excel('t.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['result',])
print(data)
结果：
"""
  result
0  cheng
1    bai
"""
data = pandas.read_excel('t.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=[0])
print(data)
结果：
"""
   case_id
0      1.0
1      NaN
"""
data = pandas.read_excel('t.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=[0, 1])
print(data)
结果：
"""
   case_id account
0      1.0     qwe
1      NaN     NaN
"""

ExcelFile:为了更方便地读取同一个文件的多张表格

import pandas


#同时读取一个文件的多个sheet，仅需读取一次内存，性能更好
data = pandas.ExcelFile("t.xlsx")
sheets = pandas.read_excel(data)#sheet_name不写，默认为查第一个sheet的数据
sheets = pandas.read_excel(data, sheet_name="Sheet2")#查看指定sheet的数据
print(sheets)

#也可以这么写
with pandas.ExcelFile("t.xlsx") as xlsx:
    s1 = pandas.read_excel(xlsx, sheet_name="Sheet1")
    s2 = pandas.read_excel(xlsx, sheet_name="Sheet2")
print(s1)
print("-----------------------")
print(s2)

结果:
"""
   case_id account      pswd  hope result
0      1.0     qwe  123456.0  登陆成功  cheng
1      NaN     NaN       NaN   NaN    bai
-----------------------
   1  2  3  4  5
0  a  b  c  d  e
"""

"""
index_col:索引对应的列,可以设置范围如[0, 1]来设置多重索引
na_values:指定字符串展示为NAN
"""
with pandas.ExcelFile('t.xlsx') as xls:
    data['Sheet1'] = pandas.read_excel(xls, 'Sheet1', index_col=None,
                                       na_values=['NA'])
    data['Sheet2'] = pandas.read_excel(xls, 'Sheet2', index_col=1)

    print(data)
    print("-------------------------------")
    print(data['Sheet1'])
    print("--------------------------------")
    print(data['Sheet2'])

结果：
"""
{'Sheet1':    case_id account      pswd  hope result
0      1.0     qwe  123456.0  登陆成功  cheng
1      NaN     NaN       NaN   NaN    bai, 'Sheet2':    1  3  4  5
2            
b  a  c  d  e}
-------------------------------
   case_id account      pswd  hope result
0      1.0     qwe  123456.0  登陆成功  cheng
1      NaN     NaN       NaN   NaN    bai
--------------------------------
   1  3  4  5
2            
b  a  c  d  e
"""

写入文件：

将数据写入excel

1.当文件不存在时，会自动创建文件，并写入数据；

2.当文件存在时，会覆盖数据;

3.sheet_name 不写默认为Sheet1;

4.文件写入，切记关闭excel。

data = {'名字': ['张三','李四'],
        '分数': [100, 100]
       }
a= pandas.DataFrame(data)
a.to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1',index=False)# index = False表示不写入索引

excel一次写入多sheet：

1.下面代码为在1.xlsx中写入sheet1，sheet2两个表。

2.可以通过在ExcelWriter中添加mode参数，该参数默认为w，修改为a的话，可以在已存在sheet的excel中添加sheet表。

df1 = pandas.DataFrame({'名字': ['张三', '王四'], '分数': [100, 100]})
df2 = pandas.DataFrame({'年龄': ['18', '19'], '性别': ['男', '女']})

with pandas.ExcelWriter('1.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

#新增一个sheet
df3 = pandas.DataFrame({'新增表': ['1', '2']})
with pandas.ExcelWriter('1.xlsx', mode='a') as writer:
    df3.to_excel(writer, sheet_name='Sheet3', index=False)