如何读取Excel中从空列开始的数据（空列位置随工作表动态变化）

DevOps 小满

2026-9-30

解决方案

核心思路

先全量读取单个工作表的所有内容，自动识别第一个空表头列的位置，再从该位置开始截取后续所有列，即可适配不同工作表的空列位置差异。

具体实现步骤

步骤1：全量读取工作表内容
先不限制读取列，把单个工作表的完整数据读入DataFrame，保留原始表头行：

import pandas as pd

# 读取单个工作表示例，header=0表示第一行为表头
df = pd.read_excel("你的工作簿路径.xlsx", sheet_name="目标工作表名", header=0)

步骤2：定位第一个空表头列的位置
兼容Excel空单元格读入后产生的NaN、空字符串两种情况：

# 筛选出所有空表头的列名
empty_cols = df.columns[df.columns.isna() | (df.columns.str.strip() == "")]
if len(empty_cols) == 0:
    # 无空表头时可按需调整逻辑，这里默认取全部列
    df_target = df.copy()
else:
    # 取第一个空表头的位置
    first_empty_pos = df.columns.get_loc(empty_cols[0])
    # 从第一个空列开始截取所有后续列
    df_target = df.iloc[:, first_empty_pos:]

步骤3：批量处理所有工作表
如果需要遍历工作簿内所有工作表，可调整代码如下：

# 读取所有工作表，返回字典格式：键为工作表名，值为对应DataFrame
all_sheets = pd.read_excel("你的工作簿路径.xlsx", sheet_name=None, header=0)
processed_sheets = {}

for sheet_name, df in all_sheets.items():
    empty_cols = df.columns[df.columns.isna() | (df.columns.str.strip() == "")]
    if len(empty_cols) == 0:
        processed_sheets[sheet_name] = df
    else:
        first_empty_pos = df.columns.get_loc(empty_cols[0])
        processed_sheets[sheet_name] = df.iloc[:, first_empty_pos:]