Python 实现多表和工作簿合并及一表按列拆分

Python 实现多表和工作簿合并及一表按列拆分攻略

1. 合并多张表格

1.1. 读取并合并同一个文件夹下的所有表格

你可以通过 Pandas 库来实现对同一个文件夹下的所有表格进行读取和合并。

示例代码如下：

import pandas as pd
import glob

path = r'./path/to/folder/*.csv'

all_files = glob.glob(path)

li = []

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    li.append(df)

frame = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)

1.2. 合并两个不同的表格

对于两个不同的表格，可以使用 Pandas 的merge方法来实现合并。

示例代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('./path/to/table1.csv')
df2 = pd.read_csv('./path/to/table2.csv')

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

其中，key指的是两个表格要合并的列。如果两个表格中的连接列名称不一致，可以使用left_on和right_on参数进行指定。

2. 合并多个工作簿

2.1. 合并同一工作簿内的多个工作表

可以使用 Pandas 的ExcelFile方法来读取同一个工作簿内的多个工作表，并使用concat方法合并这些表。

示例代码如下：

import pandas as pd

excel_file = pd.ExcelFile('./path/to/workbook.xlsx')
dfs = []

for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    df = excel_file.parse(sheet_name)
    dfs.append(df)

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

2.2. 合并不同工作簿内的同名工作表

可以使用 Pandas 的read_excel方法来读取多个工作簿内的同名工作表，并使用concat方法合并这些表。

示例代码如下：

import pandas as pd
import glob

path = r'./path/to/folder/*.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'

all_files = glob.glob(path)

li = []

for filename in all_files:
    df = pd.read_excel(filename, sheet_name=sheet_name)
    li.append(df)

merged_df = pd.concat(li, ignore_index=True)

3. 一表按列拆分

可以使用 Pandas 的melt方法来实现一表按列拆分。

示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./path/to/table.csv')
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['id'], value_vars=['col1', 'col2'])

其中，id_vars指定保留的列，value_vars指定要拆分的列。

总结

Python 实现多表和工作簿合并及一表按列拆分的方法有很多，上面提到的只是其中几种常用的方法。希望可以对大家有所帮助。