Pandas如何读取大小写不同的同名Excel工作表并合并数据

核心逻辑是先读取Excel文件的工作表名称列表，统一转为小写后匹配目标表名，再用匹配到的原始表名读取数据，修改后的完整代码如下：

## 2020
import glob as glob 
import pandas as pd
import datetime
pd.set_option('display.max_rows', None)

data2020 = glob.glob('*20*')
cols = ["VendorName", "VendorNo", "InvoiceNumber", "IvaPagadoOriginal","PeriodoEdo"]
li3 = []
for filename in data2020:
    # 读取Excel文件对象，获取所有工作表名
    xls = pd.ExcelFile(filename)
    target_sheet = None
    # 遍历工作表名，统一转小写后匹配
    for sheet_name in xls.sheet_names:
        if sheet_name.lower() == 'virtual':
            target_sheet = sheet_name
            break
    # 可选：未匹配到对应工作表时跳过当前文件，避免程序报错
    if not target_sheet:
        print(f"文件{filename}未找到virtual对应工作表，已跳过")
        continue
    # 用匹配到的实际表名读取数据
    df = pd.read_excel(filename, sheet_name = target_sheet, index_col=None, usecols= cols)
    li3.append(df)
frame3 = pd.concat(li3, axis=0, ignore_index=True)
frame3 = frame3.iloc[:-1 , :]
frame3 = frame3[(frame3.IvaPagadoOriginal != 0)]
frame3 = frame3.dropna(subset=['InvoiceNumber'])                
frame3['Vat Returns Adjustment Category'] = 'Total foreign suppliers' 
frame3['Date'] = pd.to_datetime(frame3['PeriodoEdo'])
frame3['Period Name'] = frame3['Date'].dt.strftime('%b-%y')

说明 #

• 该方案仅会额外读取Excel的工作表元信息，不会提前加载全表数据，对性能几乎无影响
• 新增的跳过逻辑可根据实际需求调整，比如需要严格校验文件完整性时可替换为抛出异常

内容的提问来源于stack exchange，提问作者silentninja89