Python中各类Excel表格批量合并问题的实现思路与案例

接下来我会详细讲解一下“Python中各类Excel表格批量合并问题的实现思路与案例”的完整实例教程。

一、前言

在日常工作中，我们常常需要将多个Excel表格以某些方式进行合并，以进行数据分析或处理。手动操作多个表格的复制、粘贴任务非常繁琐和费时，而Python正是用于解决此类问题的优秀工具之一。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python批量合并多个Excel表格，并提供两个实例说明。

二、实现思路

合并多个Excel表格的基本思路是读入多个Excel表格，将所需的数据提取出来，然后将数据进行合并，并输出到一个新的Excel表格或写入到数据库中。下面给出具体的实现步骤：

1. 导入需要的Python库，包括pandas、os等。
2. 读入所有需要合并的Excel表格，并将它们存储在一个列表中。
3. 通过pandas中的concat()函数将所有表格中的数据进行合并。
4. 输出结果到一个新的Excel表格或写入到数据库中。

三、案例一：简单Excel表格合并

假设我们有三个Excel表格，分别为sales_january.xlsx、sales_february.xlsx和sales_march.xlsx，它们存储了公司在前三个月的销售数据。我们需要将它们合并为一个表格，并输出到一个新的Excel表格中。

下面是实现代码：

import pandas as pd
import os

# 读入三个Excel表格
sales_january = pd.read_excel("sales_january.xlsx")
sales_february = pd.read_excel("sales_february.xlsx")
sales_march = pd.read_excel("sales_march.xlsx")

# 合并三个表格中的数据
sales_data = pd.concat([sales_january, sales_february, sales_march])

# 输出结果到一个新的Excel表格
writer = pd.ExcelWriter("sales_data.xlsx")
sales_data.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

print("合并完成！")

此代码会读入三个Excel表格，将它们合并成一个新的表格，并输出到一个新的Excel表格sales_data.xlsx中。

四、案例二：不同格式Excel表格合并

有时不同的Excel表格拥有不同的格式，比如列数、列名、数据类型等都不同。在这种情况下，我们需要在合并之前先进行格式整合。此案例中，我们合并两个表格，sales_01.csv和sales_02.xlsx。

下面是实现代码：

import pandas as pd
import os

# 读入两个Excel表格
sales_01 = pd.read_csv("sales_01.csv")
sales_02 = pd.read_excel("sales_02.xlsx")

# 对sales_01表格进行格式整合
sales_01.rename(columns={"Sale Amount": "Sale_Amount"})
sales_01["Date"] = pd.to_datetime(sales_01["Date"])

# 对sales_02表格进行格式整合
sales_02 = sales_02[["Order Date", "Category", "Product", "Revenue"]]
sales_02.rename(columns={"Order Date": "Date", "Revenue": "Sale_Amount"})
sales_02["Date"] = pd.to_datetime(sales_02["Date"])

# 合并两个表格中的数据
sales_data = pd.concat([sales_01, sales_02])

# 输出结果到一个新的Excel表格
writer = pd.ExcelWriter("sales_data.xlsx")
sales_data.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

print("合并完成！")

此代码会读入两个Excel表格，对它们进行格式整合，然后将它们合并成一个新的表格，并输出到一个新的Excel表格sales_data.xlsx中。

以上是本次实例教程的完整内容。希望对您有所帮助！