代码收藏家 【Python】如何使用Pandas将多个Excel文件合并成一个？
使用Pandas将多个Excel文件合并成一个文件的过程涉及几个关键步骤：读取多个Excel文件，将它们的内容合并到一个DataFrame中，然后将结果保存到一个新的Excel文件。下面我会详细解释这个过程，并提供一个完整的例子。
步骤概述
- 准备环境：确保安装了
pandas和openpyxl（用于处理.xlsx文件）。 - 读取多个Excel文件：遍历文件目录，读取所有相关的Excel文件。
- 合并数据：使用Pandas的
concat函数将所有读取的数据合并到一个DataFrame中。 - 保存合并后的数据：将合并后的DataFrame保存到一个新的Excel文件中。
安装所需库
确保安装了pandas和openpyxl库。如果没有安装，可以通过pip来安装它们：
pip install pandas openpyxl
例子
假设我们有一系列销售数据文件，每个文件对应一个月的数据，文件名格式为YYYY-MM.xlsx（例如2023-01.xlsx, 2023-02.xlsx等），并且所有的文件都放在一个名为sales_data的文件夹中。我们的目标是将这些文件合并成一个单一的Excel文件。
代码实现
import os
import pandas as pd
from pathlib import Path
# 目录路径，包含所有待合并的Excel文件
directory_path = 'sales_data'
# 初始化一个空列表来存储所有的DataFrame
all_dataframes = []
# 遍历目录下的所有文件
for filename in os.listdir(directory_path):
if filename.endswith('.xlsx'): # 只处理.xlsx文件
file_path = Path(directory_path) / filename
# 读取Excel文件，假设数据在第一个工作表中
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')
# 将读取到的DataFrame添加到列表中
all_dataframes.append(df)
# 合并所有DataFrame
combined_df = pd.concat(all_dataframes, ignore_index=True)
# 保存合并后的DataFrame到新的Excel文件
output_file = 'combined_sales_data.xlsx'
combined_df.to_excel(output_file, index=False, engine='openpyxl')
print(f"合并后的数据已保存到 {output_file}")
例子解释
- 准备环境：确保安装了
pandas和openpyxl库。 - 读取多个Excel文件：
- 使用
os.listdir()列出指定目录下的所有文件。 - 对于每个文件，检查文件扩展名是否为
.xlsx。 - 使用
pd.read_excel()函数读取每个Excel文件，并将结果存储在一个DataFrame中。 - 将每个DataFrame添加到列表
all_dataframes中。 - 合并数据：
- 使用
pd.concat()函数将列表中的所有DataFrame合并成一个单一的DataFrame。 - 参数
ignore_index=True确保新DataFrame的索引是连续的。 - 保存合并后的数据：
- 使用
to_excel()方法将合并后的DataFrame保存到新的Excel文件中。 - 参数
index=False表示不保存行索引。 engine='openpyxl'指定了处理.xlsx文件的引擎。
注意事项
这个例子展示了如何使用Pandas将多个Excel文件合并成一个。你可以根据实际情况调整文件路径和文件名模式。希望这个例子对你有所帮助！
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作者：七魔心
