读取多Sheet Excel至Pandas时，如何清理列名空格避免重复列？

嘿，这个列名带空格的坑我可太熟了！其实不用等到合并后再处理，我们完全可以在读取每个Sheet的时候就把列名清理干净，这样合并的时候自然就不会出现重复列了。

具体思路 #

pd.read_excel当你传入多个sheet名时，返回的是一个字典（key是sheet名称，value是对应Sheet的DataFrame）。我们只需要遍历这个字典，对每个Sheet的DataFrame先清理列名，再进行合并操作。

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 1. 读取Excel文件，得到包含多个Sheet的字典
df_dict = pd.read_excel("你的文件路径", sheet_name=['TEST', 'TEST2', 'TEST3'])

# 2. 遍历字典，清理每个Sheet的列名
cleaned_df_dict = {}
for sheet_name, df in df_dict.items():
    # 对列名执行strip()，去除前后空格
    df.columns = df.columns.str.strip()
    cleaned_df_dict[sheet_name] = df

# 3. 合并处理后的DataFrame
df = pd.concat(cleaned_df_dict.values(), axis=0, sort=False)
df = df.reset_index(drop=True)  # 加上drop=True可以去掉冗余的原索引列，结果更干净

为什么这样更高效？ #

如果等到合并后再处理，你会发现存在重复列（比如ID3和ID3 ），这时候还要额外做列名清理+合并重复列的操作；而提前在每个Sheet的DataFrame阶段处理，合并时列名完全一致，一步到位就能得到干净的结果。

额外补充 #

如果你的列名中间也有空格需要处理（不只是前后），可以把str.strip()换成str.replace(" ", "")来移除所有空格；如果只想去除开头/结尾的空格，str.lstrip()或str.rstrip()也能满足需求，根据你的实际情况调整就行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matteo