pandas.read_excel()函数的sheet_name参数，用来指定要从excel中读取哪个表格的数据，sheet_name的值可以为None、string、int、字符串列表或整数列表，默认为0。字符串(string)用于工作表名称,整数(int)用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为None时获取所有工作表。

sheet_name参数值为不同类型时的使用：

下面举个例子，比如有一个excel文件，里面包含下面三个表格：

假如excel文件名为：sheet_name.xlsx,使用pandas.read_excel()函数读取这个excel的数据，sheet_name使用默认值，也是就sheet_name=0,这时可以不用传sheet_name这个参数：

 
df=pandas.read_excel('sheet_name.xlsx')

读取的表为1月这个表里的内容：

如果指定sheet_name=某个数值(int)，按表的位置索引来读取数据，从左边开始第1个表的索引为0，第2表的索引为2,以此类推。

读取的表为2月这个表里的内容：

 
df=pandas.read_excel('sheet_name.xlsx',sheet_name=1) #读取的为2月份的那个表。

如果给sheet_name参数一个list，我们来看看结果是怎么样的。

 
df=pandas.read_excel('sheet_name.xlsx',sheet_name=[0,1]) #读取的为1月、2月这两个表。

输入的结果为一个字典，字典的键为传入的list中的每个值，字典的值为对应表的数据DataFrame：

我们可以通过字典的方式来获得每个DataFrame的数据，例如：

另外sheet_name如果传入的是一个list，list里可以表索引跟表名称一起混用：

sheet_nane=None的例子就不举了，相信通过上面的举例，应该对pandas.read_excel()函数的sheet_name参数的用法已经可以掌握了。

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