pandas DataFrame get方法能否传入变量作为键？及NoneType报错问题

1. sheet1为NoneType的原因 #

核心是代码对Pandas方法的返回值和用法存在认知错误：

• pd.read_excel()默认参数sheet_name=0，仅会读取Excel的第一个工作表，返回值为单个DataFrame，不会存储所有工作表的内容。你代码中的email_list本质是第一个工作表对应的DataFrame，并非所有工作表的集合。
• DataFrame的.get()方法作用是按列名提取列数据，你传入的参数是工作表名称字符串，该字符串不属于当前DataFrame的列名，因此.get()匹配不到内容，默认返回None。后续对None值执行['Email']下标取值操作，就会触发'NoneType' object is not subscriptable报错。

2. 动态传参读取多工作表的实现方式 #

完全不需要硬编码工作表名称，通过变量传参即可实现需求，你之前f-string方案不生效，本质是没有修正读取逻辑的核心错误，和字符串格式化无关。
正确实现代码如下：

import pandas as pd

# 加载Excel文件对象
excel_file = pd.ExcelFile(r"C:\Users\user\Desktop\example.xlsx")
# 关键参数：指定sheet_name=None，方法会返回{工作表名: 对应DataFrame}的字典，包含所有工作表内容
all_sheets = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=None)
# 动态获取所有工作表名称列表，无需手动硬编码
sheet_names = excel_file.sheet_names

# 按索引提取对应工作表的DataFrame
sheet1 = all_sheets.get(sheet_names[0])
sheet2 = all_sheets.get(sheet_names[1])

# 提取Email列可正常运行
sheet1_email = sheet1['Email']
sheet2_email = sheet2['Email']

如果需要批量处理所有工作表，还可以直接遍历字典完成操作，无需逐个定义变量：

# 批量提取所有工作表中的Email列
email_map = {}
for name, df in all_sheets.items():
    # 增加列存在性判断，避免个别工作表无Email列触发报错
    if 'Email' in df.columns:
        email_map[name] = df['Email']

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