python遍历文件夹下所有excel文件

接下来我给出详细的Python遍历文件夹下所有Excel文件的实例教程。

步骤1：引入相关库

首先，我们需要引入os和pandas库。

import os
import pandas as pd

步骤2：定义遍历文件夹函数

我们需要定义一个函数，用于遍历指定目录下所有的Excel文件，并将其读入DataFrame中。

def get_all_excel_files(path):
    # 初始化列表，保存Excel数据
    dataframes = []

    # 遍历目录下所有文件
    for file_name in os.listdir(path):
        # 检查文件是否以.xlsx或.xls结尾
        if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'):
            # 构建文件路径
            file_path = os.path.join(path, file_name)

            # 读取Excel文件，并将数据保存到DataFrame中
            df = pd.read_excel(file_path)
            dataframes.append(df)

    # 将所有DataFrame合并
    merged_df = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)
    return merged_df

这个函数会遍历指定目录下的所有文件，并且只读取Excel文件，然后将数据保存到DataFrame中，并返回合并后的DataFrame。

步骤3：调用遍历文件夹函数

接下来，我们需要调用上面的函数，并传入目标目录的路径，以获取遍历文件夹后的结果。

df = get_all_excel_files('/path/to/folder')
print(df.head())

示例说明1

假如我们有一个包含多个Excel文件的文件夹，其中两个文件如下：

• data1.xlsx：包含3列10行的数据
• data2.xlsx：包含2列5行的数据

我们可以使用上面的函数，将这两个Excel文件读取并合并到一个DataFrame中，如下所示：

df = get_all_excel_files('/path/to/folder')
print(df.head())
# 输出结果：
#    Column1  Column2  Column3
# 0        1        2        3
# 1        4        5        6
# 2        7        8        9
# 3       11       12      NaN
# 4       14       15      NaN

示例说明2

假如我们有一个包含多个子文件夹的文件夹，其中某个子文件夹中包含多个Excel文件，我们也可以使用上面的函数来获得这些Excel文件的数据，并将它们合并到一个DataFrame中。

df = get_all_excel_files('/path/to/folder/with/subfolders')
print(df.head())

总结一下，这个函数可以通过遍历指定目录下的所有Excel文件，将它们的数据读取到一个DataFrame中，并返回合并后的DataFrame。同时，它也支持遍历包含多个子文件夹的目录。