使用 Gspread 的多个电子表格答案

【问题标题】：Multiple Spreadsheets with Gspread使用 Gspread 的多个电子表格
【发布时间】：2020-04-27 17:30:01
【问题描述】：

我是 Python 的新手，我正在使用 gspread 和 Google 表格。我有几个想要从中提取数据的电子表格。它们都具有相同的名称和附加的数值（例如，SpreadSheet(1)、SpreadSheet(2)、SpreadSheet(3) 等）

我想解析每个电子表格，提取数据，并使用数据生成单个数据框。我可以用一个电子表格很容易地做到这一点，但我很难用几个电子表格来做到这一点。

我可以使用下面的代码创建电子表格标题列表，但我不确定这是否是正确的方向。

titles_list = []
for spreadsheet in client.openall():
    titles_list.append(spreadsheet.title)

【问题讨论】：

我可以问你关于你的问题吗？我无法理解I would like to parse through each spreadsheet, pull the data, and generate a single data frame with the data.。您能否提供您期望的示例输入和输出值？
是的。对困惑感到抱歉。我只是试图用电子表格的内容创建一个数据框。电子表格的所有内容都将在数据框中表示。我想先用电子表格 1 填充数据框，然后附加电子表格 2 中的数据，依此类推。我希望这能解决问题。
感谢您的回复。我不得不为我糟糕的英语水平道歉。在这种情况下，我认为了解每张工作表的表结构有助于思考解决方案。例如，是否有标题行？而且，所有工作表中的所有列都相同吗？而且，您希望如何合并每张工作表中的数据的顺序？不幸的是，从您的问题和回复中，我无法理解它们。所以我问了你期望的输入和输出样本。
任何电子表格中都没有标题行。每个电子表格中有 4 列，并且它们在每个电子表格中都是相同的。每个电子表格大约有 100 行。我希望从电子表格 (1) 中加载所有 100 行，然后从电子表格 (2) 中添加 100 行，依此类推。
感谢您的回复。根据您的回复，我提出了一个示例脚本作为答案。你能确认一下吗？如果我误解了您的目标并且这不是您想要的方向，我深表歉意。

标签： python google-sheets-api gspread

【解决方案1】：

在此处混合使用您的起始代码和@Tanaike 的答案，您将获得一个符合您期望的代码。

# Create an authorized client
client = gspread.authorize(credentials)
# Create a list to hold the values
values = []
# Get all spreadsheets
for spreadsheet in client.openall():
    # Get spreadsheet's worksheets
    worksheets = spreadsheet.worksheets()
    for ws in worksheets:
        # Append the values of the worksheet to values
        values.extend(ws.get_all_values())
# create df from values
df = pd.DataFrame(values)
print(df)

希望我是清楚的。

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信你的目标如下。

您想要合并从 Google 电子表格中的所有工作表中检索到的值。
您希望将检索到的值转换为数据框。
每张工作表有 4 列，100 行，没有标题行。
您希望使用 gspread 和 python 来实现此目的。
您已经能够使用 Sheets API 为 Google 电子表格获取和输入值。

对于这个，这个答案怎么样？

流程：

使用 worksheets() 检索 Google 电子表格中的所有工作表。
使用get_all_values() 检索所有工作表中的所有值并合并这些值。
将检索到的值转换为数据框。

示例脚本：

spreadsheetId = "###"  # Please set the Spreadsheet ID.

client = gspread.authorize(credentials)
spreadsheet = client.open_by_key(spreadsheetId)
worksheets = spreadsheet.worksheets()
values = []
for ws in worksheets:
    values.extend(ws.get_all_values())
df = pd.DataFrame(values)
print(df)

参考资料：

【讨论】：