Чтение конкретных листов Excel с помощью Pandas в Python

import pandas as pd

# Вот они, все ваши листы!
data = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)

# Загружаем только "Лист1" и "Лист2"
data = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=['Лист1', 'Лист2'])

xlsx = pd.ExcelFile('file.xlsx')

# Производим считывание данных первого листа
sheet1_df = xlsx.parse('Лист1')
# Имеем доступ к второму листу
sheet2_df = xlsx.parse('Лист2')

# Для получения данных с первого листа
sheet1_df = xlsx.parse(0)

# Выводим названия всех листов
print(xlsx.sheet_names)

# Загрузка только столбцов 'A', 'C', 'G'
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['A', 'C', 'G'])

# Или пропуск первых 20 строк
df = pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=range(1, 20))

📔 = Книга Рецептов = Сборник Листов
| Рецепт (Лист)   | Описание                   |
| --------------- | -------------------------- |
| 🧁 Капкейки     | Рецепты ароматных капкейков|
| 🍪 Печенье      | Секреты идеального печенья |
| 🍰 Чизкейк      | Различные варианты чизкейков|

import pandas as pd

# Ищем рецепты капкейков и чизкейков
cupcakes_df = pd.read_excel('recipes.xlsx', sheet_name='Капкейки')
cheesecake_df = pd.read_excel('recipes.xlsx', sheet_name='Чизкейк')

import pandas as pd

# Объединяем данные по капкейкам и чизкейкам
combined_df = pd.concat([cupcakes_df, cheesecake_df], ignore_index=True)

# Сопоставляем данные по общему столбцу 'common_column'
result_df = pd.merge(cupcakes_df, cheesecake_df, on='common_column', how='outer')

xlsx = pd.ExcelFile('file.xlsx')

# Извлекаем все листы с вхождением слова '2021' в их названиях
dfs = {sheet_name: xlsx.parse(sheet_name) 
       for sheet_name in xlsx.sheet_names if '2021' in sheet_name}

# Присваиваем данные каждого листа определённой переменной
for index, name in enumerate(xlsx.sheet_names):
    vars()['df' + str(index)] = xlsx.parse(name)

pip install --upgrade pandas

# Обрабатываем данные частями
chunk_size = 50000
chunks = pd.read_excel('file.xlsx', chunksize=chunk_size)

# Сохраняем данные или сразу же их объединяем
big_df = pd.concat([chunk for chunk in chunks], ignore_index=True)