如何修改读取多Excel文件的代码，将生成的DataFrame命名为df1、df2…dfN格式

嘿，这个需求挺实用的，我来给你两种解决方案——一种是更推荐的规范做法，另一种是完全贴合你要的df1、df2命名方式的实现：

推荐方案：用列表存储（更易管理） #

其实比起单独创建df1、df2这类零散变量，用列表统一存储DataFrames会更方便后续批量操作（比如循环处理所有表格），代码调整起来也很简单：

import glob
import pandas as pd

# 创建一个空列表来存放所有DataFrame
df_list = []
for filename in glob.glob('*.xlsx'):
    # 读取每个Excel的指定sheet，添加到列表中
    df = pd.read_excel(filename, sheet_name='Bilan')
    df_list.append(df)

之后你可以通过索引访问对应的表格：df_list[0]是第一个文件的DataFrame，df_list[1]是第二个，以此类推。如果需要批量处理，直接遍历df_list就行，比单独操作df1、df2高效多了。

贴合需求：动态创建df1、df2等变量 #

如果你确实需要生成df1、df2这类独立变量名，可以通过Python的globals()函数动态往全局命名空间添加变量，代码如下：

import glob
import pandas as pd

# 用enumerate给每个文件分配序号，从1开始计数
for idx, filename in enumerate(glob.glob('*.xlsx'), start=1):
    # 生成对应的变量名，比如df1、df2
    df_name = f'df{idx}'
    # 把读取的DataFrame赋值给这个变量名
    globals()[df_name] = pd.read_excel(filename, sheet_name='Bilan')

运行这段代码后，你的环境里就会出现df1、df2...dfN这些变量，每个对应一个Excel文件的DataFrame。不过要提醒下：这种方式会让变量分散在全局空间，文件多的时候不好管理，后续批量操作也很麻烦，所以除非有特殊需求，还是更推荐列表的方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RandallCloud