2分钟入门python数据分析，10秒读Excel
Q1：Panda0是个excel表格，
有3个sheet ， 第2个sheet的名字是什么？
在Excel里面打开直接看就完了 ，
在python里面，稍微费点功夫，
但也不抽象，只要你不胡思乱想，
按部就班往下写就OK 。
对代码过敏的可以看GIF，
Excel 的GIF 和Python ，
其实做的是同一件事，
读的也是同一个表 。
import pandas as pd
/*导入pandas库，这句话就跟“倒车请注意”一样 ，
是必选项 。别问为什么，别问历史 ， 不知道 */
file_path = "D:pandata0.xlsx"
/*表格的路径是，我选了一个最简单的，
一般这里容易出错，出错就是文件夹有中文的，
或者文件夹干脆只有数字*/
x= pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
/*x是读进来新起的名字，图简单的 。
后面的关键在"pd.read_excel",
这就是在“读”文件 。从哪里读？
就从前面写的file_path带进来 ，
然后规定sheet_name=None.
为什么?。恳蛭?个sheet，不能确定*/
sheet_names = x.keys()
/* 把所有的name，都放到这个列表里*/
second_sheet_name = list(sheet_names)[1]
/*第二个sheet的name，指定在这列表的[1]，
其实是第2位，因为python从0开始计数*/
【2分钟入门python数据分析，10秒读Excel】print("第 2 个 sheet 的名称是:", second_sheet_name)
/*打印，直接在页面显示了*/.
Python 很单纯，复杂的是人 。
很多时候python的困难都来自人为因素 。
比如，不按顺序写 。
前面不写import pandas as pd,
后面就没法用pd.read 读?。?
前面不写file_path,
后面python就不知道该从哪里读 。
除掉这些奇葩因素，
操作就和Excel的道理一样 。
单纯一点，哪里有那么多的高深莫测 。
