Python pandas实现excel工作表合并功能详解

下面我就来详细讲解“Python pandas实现excel工作表合并功能”的完整实例教程。

1.准备工作

在开始本教程前，需要安装以下几个库：

• pandas
• xlrd
• openpyxl

可以在终端或命令行中使用以下命令安装：

pip install pandas xlrd openpyxl

2.读取Excel数据

首先需要读取所有要合并的Excel文件中的数据。我们可以使用pandas中的read_excel函数来读取Excel数据。以下示例代码可以将file_path路径中的Excel文件读取为pandas的数据帧：

import pandas as pd

df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1')

sheet_name参数表示要读取的工作表名称。如果文件中有多个工作表，可以使用工作表的名称或序号来指定要读取的工作表。

3.合并数据

读取了所有的Excel数据后，我们需要将它们合并成一个数据表。pandas提供了多种合并数据的方法，比如concat和merge。在本例中，我们将使用concat函数来将多个数据表垂直合并成一个数据表。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取所有数据表
df1 = pd.read_excel(file1_path, sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel(file2_path, sheet_name='Sheet1')
df3 = pd.read_excel(file3_path, sheet_name='Sheet1')

# 合并数据表
result = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

concat函数中的参数[df1, df2, df3]表示要合并的数据表列表。ignore_index=True表示重新设置索引，以便在所有数据表行上创建唯一的行标签。

4.保存数据

最后一步是将合并的数据保存为Excel文件。pandas中的to_excel函数可以将数据帧保存为Excel文件。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取所有数据表
df1 = pd.read_excel(file1_path, sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel(file2_path, sheet_name='Sheet1')
df3 = pd.read_excel(file3_path, sheet_name='Sheet1')

# 合并数据表
result = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为Excel文件
result.to_excel(output_file_path, index=False)

在以上示例代码中，to_excel函数的index=False参数表示不要将行标签保存到Excel文件中。

示例说明

示例1：合并在同一目录下的多个Excel文件

假设在同一目录下有三个Excel文件file1.xlsx、file2.xlsx、file3.xlsx，且它们中的Sheet1工作表具有相同的列名和列顺序。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import os

# 获取要合并的所有Excel文件的文件名
file_names = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')]

# 读取所有Excel数据
dfs = []
for file_name in file_names:
    dfs.append(pd.read_excel(file_name, sheet_name='Sheet1'))

# 合并所有数据
result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 保存合并后的数据为Excel文件
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

print('合并完成！')

以上代码中，os.listdir('.')可以获取当前目录下的所有文件名，并使用列表推导式[f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')]筛选出结束为.xlsx的文件。
output.xlsx为合并后的Excel文件名。

示例2：合并同一文件夹下的多个不同格式Excel文件

假设同一文件夹下有三个不同格式的Excel文件file1.xlsx、file2.csv、file3.xls，且它们的Sheet1工作表具有相同的列名和列顺序。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import os

# 获取要合并的所有Excel文件的文件名
file_names = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith(('.xlsx', '.csv', '.xls'))]

# 读取所有Excel数据
dfs = []
for file_name in file_names:
    if file_name.endswith('.csv'):
        dfs.append(pd.read_csv(file_name))
    else:
        dfs.append(pd.read_excel(file_name, sheet_name='Sheet1'))

# 合并所有数据
result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 保存合并后的数据为Excel文件
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

print('合并完成！')

以上示例代码同样使用列表推导式筛选出需要合并的文件，并通过if-else语句读取csv和excel文件。结果是将不同格式的文件合并为一个Excel文件output.xlsx。

希望以上说明能够帮助您学习和使用Python pandas实现excel工作表合并功能。如有任何问题，欢迎随时提问！