如何用Pandas合并同文件内首表有表头其余无表头的Excel工作表？

需求：将一个Excel文件的所有工作表合并为单个DataFrame，其中第一个工作表包含表头，其余工作表仅含数据行（无表头）。

第一个工作表样式：包含表头行与数据行；其余工作表样式：仅包含数据行，无表头。

你给出的实现代码：

df = pd.read_excel('filename.xls', header=None, sheet_name=None)
df1 = pd.concat(df).reset_index(drop=True)
df1.columns = df1.iloc[0,:]

更简便且严谨的实现方式 #

原代码存在小疏漏：设置列名后，原第一个工作表的表头行仍会留在数据中，需要额外步骤删除。可以拆分读取逻辑，直接复用首表的表头，避免冗余操作：

方法一：分步清晰版

import pandas as pd

# 读取所有工作表，返回格式为{表名: DataFrame}的字典
all_sheets = pd.read_excel('filename.xls', sheet_name=None)
sheet_list = list(all_sheets.values())

# 提取首表的表头
header = sheet_list[0].columns

# 合并所有表：首表直接用，其余表指定表头后合并
final_df = pd.concat(
    [sheet_list[0]] + [sheet.set_axis(header, axis=1) for sheet in sheet_list[1:]],
    ignore_index=True
)

方法二：紧凑一行版

import pandas as pd

all_sheets = pd.read_excel('filename.xls', sheet_name=None)
final_df = pd.concat(
    [df if idx == 0 else df.set_axis(list(all_sheets.values())[0].columns, axis=1)
     for idx, df in enumerate(all_sheets.values())],
    ignore_index=True
)

原代码的优化补充 #

如果要保留原代码的思路，需要加上删除冗余表头行的步骤：

df = pd.read_excel('filename.xls', header=None, sheet_name=None)
df1 = pd.concat(df).reset_index(drop=True)
df1.columns = df1.iloc[0,:]
# 移除重复的表头行
df1 = df1[1:].reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Grace Pan