利用Python pandas对Excel进行合并的方法示例

我来为你讲解“利用Python pandas对Excel进行合并的方法示例”的完整实例教程。

1. 确定需要合并的表格

首先我们需要明确需要合并哪些Excel表格。假设我们需要合并以下两个表格：

表格1：orders_2021.xlsx

order_id	customer_id	amount
1	1001	200.50
2	1002	500.00
3	1003	120.75

表格2：orders_2022.xlsx

order_id	customer_id	amount
4	1004	350.25
5	1001	75.50
6	1002	420.00

2. 导入需要的Python库

我们需要导入pandas库和os库，在Python中输入以下代码：

import pandas as pd
import os

3. 定义一个合并函数

我们可以写一个函数来合并表格，函数代码如下：

def merge_excels(folder_path, output_file):
    first_file = True

    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith('.xlsx'):
            file_path = os.path.join(folder_path, file_name)

            # 读取Excel表格
            df = pd.read_excel(file_path)

            # 合并表格
            if first_file:
                merged_df = df
                first_file = False
            else:
                merged_df = pd.concat([merged_df, df], ignore_index=True)

    # 保存合并后的表格
    merged_df.to_excel(output_file, index=False)

该函数需要传入两个参数：文件夹路径和输出文件名。该函数会读取指定文件夹中的所有Excel文件，将它们合并成一个数据框，并将数据框保存到指定的输出文件中。

4. 合并表格

接着我们调用该函数来合并表格。假设我们将两个表格存储在名为“orders”的文件夹中。我们可以这样调用该函数：

folder_path = 'orders'
output_file = 'all_orders.xlsx'

merge_excels(folder_path, output_file)

运行该代码后，我们将会得到一个名为“all_orders.xlsx”的Excel表格，其中包含了两个表格的内容。

5. 示例说明

现在，我们用两个表格来分别说明一下合并方法的具体作用。

示例1：

表格1：user_2021.xlsx

user_id	user_name	email
1001	Bob	[e-mail]
1002	Alice	[e-mail]
1003	Mike	[e-mail]

表格2：user_2022.xlsx

user_id	user_name	email
1004	John	[e-mail]
1005	Jane	[e-mail]
1006	Tom	[e-mail]

我们可以将表格1和表格2合并成一个名为“all_user.xlsx”的新表格。我们可以使用示例代码中的函数来合并这两个表格：

folder_path = 'user'
output_file = 'all_user.xlsx'

merge_excels(folder_path, output_file)

最终的合并结果如下：

user_id	user_name	email
1001	Bob	[e-mail]
1002	Alice	[e-mail]
1003	Mike	[e-mail]
1004	John	[e-mail]
1005	Jane	[e-mail]
1006	Tom	[e-mail]

示例2：

表格1：sales_2021.xlsx

sale_id	sale_date	amount
1	2021-01-01	100.00
2	2021-02-01	200.00
3	2021-03-01	300.00

表格2：sales_2022.xlsx

sale_id	sale_date	amount
4	2022-01-01	150.00
5	2022-02-01	250.00
6	2022-03-01	350.00

我们可以将表格1和表格2合并成一个名为“all_sales.xlsx”的新表格，并按照销售日期排序。我们可以使用示例代码中的函数来合并这两个表格：

folder_path = 'sales'
output_file = 'all_sales.xlsx'

merge_excels(folder_path, output_file)

df = pd.read_excel(output_file)
df.sort_values('sale_date', inplace=True)
df.to_excel(output_file, index=False)

最终的合并结果如下：

sale_id	sale_date	amount
1	2021-01-01	100.00
2	2021-02-01	200.00
3	2021-03-01	300.00
4	2022-01-01	150.00
5	2022-02-01	250.00
6	2022-03-01	350.00

以上就是利用Python pandas对Excel进行合并的方法示例的完整实例教程。希望能对您有所帮助。