为什么Pandas Imports .CSV作为DataFrame，而Excel则为DICE？
我正在尝试将CSV和Excel（XLSX）导入处理，合并，计算...但是，当使用PANDAS导入每种情况时，我会得到不同的数据类型：
import pandas as pd
ach_data = pd.read_excel(r'C:\temp\SHC v0.34.xlsm', sheet_name=['ABA_Accounts'])
c2c_import = pd.read_csv(r'C:\temp\C2C Import File.csv')
print('Excel: ' + str(type(ach_data)))
print('CSV: ' + str(type(c2c_import)))
输出：输出：
Excel: <class 'dict'>
CSV: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
有什么原因？
I'm trying to import a CSV and Excel (xlsx) to process, merge, compute... however, when using pandas to import each, I get different data types:
import pandas as pd
ach_data = pd.read_excel(r'C:\temp\SHC v0.34.xlsm', sheet_name=['ABA_Accounts'])
c2c_import = pd.read_csv(r'C:\temp\C2C Import File.csv')
print('Excel: ' + str(type(ach_data)))
print('CSV: ' + str(type(c2c_import)))
Output:
Excel: <class 'dict'>
CSV: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Any reason why?
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评论（2）
这是因为您将列表传递到
sheet_name参数，请使用sheet_name ='aba_accounts'而不是：如果您阅读 documentation 关于返回的内容：
It's because you pass a list to
sheet_nameparameter, usesheet_name='ABA_Accounts'instead:If you read the documentation about what is returned:
将列表指定为
Sheet_name参数意味着您想从.xslm文件中读取多个图片作为dataframes的dict。文档的一个例子：
，如果您只需一个数据框，只需将其作为字符串传递： ='aba_accounts'。
Specifying a list as the
sheet_nameargument means that you want to read multiple sheets from the .xslm file as a dict of DataFrames.An example from the docs:
If you only want one dataframe, just pass it as a string:
sheet_name='ABA_Accounts'.