Python 在使用pandas读取多张工作表时指定多个转换器字典。read_excel（）

我有一个包含多张图纸的xlsx文件。每个工作表都有一个具有不同列的单独表。我正在使用

    pandas.read_excel(sheet_name=None)

一次读入所有表格。我想分别为每个工作表中的每个列指定数据类型

---

read_excel（）中的“converters”参数接受一个{column_name:column_type}对字典，但这只有在所有工作表都有相同的列时才有帮助。如何为我读入的每张工作表设置不同的“converters”参数？

能否为所有工作表中所有列的名称提供一个字典？或者您是否有这样的情况：同一列存在于多个工作表上，并且需要在每个工作表上使用不同的转换器？如果每个工作表都有不同的表和不同的列，那么您很可能需要为每个工作表使用不同的数据框。重新思考这个问题。。。如果您需要在第二个步骤中连接所有数据框，那么我会考虑将每个页加载到不同的DF中。@ FabricioFonseca <代码> Read Excel < /Cord>已经返回了DICT<代码> {SeTeYNET:DF} < /代码>如果<代码> SeeTyEng/<代码>是代码> No.< /代码> @ DeepSpace，是的，例如（1）列“A”可能是可能具有与工作表“3”列“a”不同的数据类型。我有13个数据帧，每个数据帧中有6到34列。有些栏目标题是唯一的，有些则不是。有时数据类型在具有相同名称的列之间是一致的，有时则不一致。目前，我正在尝试读取所有数据帧，然后分别转换数据类型。@FabricioFonseca，每个工作表都有不同的数据帧。我试图在读入它们时转换它们的数据类型，而不是在读入之后逐个进行转换。