python合并同类型excel表格的方法

下面是Python合并同类型Excel表格的方法的完整实例教程：

1. 准备工作

在开始之前，我们需要安装几个Python库：pandas，os，glob。可以使用下面的命令进行安装：

pip install pandas

pip install os

pip install glob

同时，我们也需要准备一些测试数据。这里假设我们有两个相同类型的Excel文件，其中一个文件名为 data1.xlsx，包含以下数据：

Name	Age	Gender
Alice	25	Female
Bob	30	Male

另一个文件名为 data2.xlsx，包含以下数据：

Name	Age	Gender
Charlie	35	Male
Danielle	40	Female

我们将使用Python来将这两个表格合并成一个。

2. 读取Excel文件

首先，我们需要使用Pandas库来读取Excel文件。下面是示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')

这段代码首先导入了pandas库并将其重命名为pd，然后使用read_excel方法分别读取了data1.xlsx和data2.xlsx两个文件中的数据，并将其存储在两个Pandas的DataFrame对象中（即df1和df2）。

3. 合并Excel文件

接下来，我们需要将两个DataFrame对象合并成一个。在这里，我们可以使用concat方法来实现。下面是示例代码：

merged_df = pd.concat([df1, df2])

这段代码将使用concat方法将df1和df2两个DataFrame对象合并成一个，结果存储在merged_df中。

concat方法需要接收一个列表作为参数，每个列表元素都是需要合并的DataFrame对象。

4. 将结果写入新的Excel文件

最后，我们需要将结果写入一个新的Excel文件中。在这里，我们可以使用Pandas的to_excel方法来实现。下面是示例代码：

merged_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

这段代码将使用to_excel方法将合并后的数据存储在一个名为merged_data.xlsx的Excel文件中。注意，这里通过index=False参数指定了不要将DataFrame对象的索引写入Excel文件。

5. 完整代码

下面是完整的Python脚本：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')

# 合并Excel文件
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 将结果写入新的Excel文件
merged_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

以上代码将data1.xlsx和data2.xlsx两个Excel表格合并成一个新的Excel表格merged_data.xlsx。

6. 示例说明

我们可以使用以下示例来说明上述代码的运行过程：

假设我们在项目的根目录下创建了一个名为data的文件夹，并将上述示例数据文件 (data1.xlsx和data2.xlsx) 放在此文件夹中。

然后，我们将上述代码保存为一个名为merge_excel.py的Python脚本，并将其也放在data文件夹中。

接着，我们打开终端并切换到这个文件夹中，并运行以下命令：

python merge_excel.py

该命令将会执行我们编写的代码，并将合并后的Excel表格(merged_data.xlsx)存储在data文件夹中。

上述的合并Excel表格的方法同样适用于多个同类型的Excel表格的合并。我们只需要在concat方法中传递包含需要合并的所有DataFrame对象的列表就可以了。比如，如果我们需要合并三个同类型的Excel表格，只需要这样做：

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])