从两个工作表加载上市数据
当使用 pd.ExcelFile() 对象的 sheet_names 属性时，导入过程同样直观。
将列表作为 pd.read_excel() 的 sheet_name 参数传入（无论是把 pd.ExcelFile() 对象的 sheet_names 属性赋给一个变量再传入，还是直接手动输入列表）都会构造一个字典。该字典的键是工作表名称，值是包含相应工作表数据的 DataFrame。您可以通过在方括号中提供特定键，从字典中提取对应的值。
在本练习中，您将从 listings.xlsx 中获取证券交易所列表，然后用它来将 3 个交易所的所有数据读入一个字典中。已将 pandas 以 pd 导入。
本练习是课程的一部分
在 Python 中导入与管理金融数据
练习说明
- 使用文件
'listings.xlsx'创建一个pd.ExcelFile()对象并赋值给xls。 - 将
xls的sheet_names属性保存为exchanges。 - 使用
exchanges指定工作表名称，并用n/a指定缺失值，在pd.read_excel()中读取xls中所有工作表的数据，并赋给字典listings。 - 仅检查该新字典中的
'nasdaq'数据，调用.info()。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create pd.ExcelFile() object
xls = ____('listings.xlsx')
# Extract sheet names and store in exchanges
exchanges = xls.____
# Create listings dictionary with all sheet data
listings = pd.____(xls, ____=____, ____='n/a')
# Inspect NASDAQ listings
listings[____].info()