Python pandas 合并 Excel 表格的实用技巧

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   帮我开发一个Excel表格合并工具，帮数据分析人员快速合并多个Excel文件。系统交互细节：1.自动扫描指定文件夹内的Excel文件 2.按相同结构合并所有表格 3.输出合并后的新Excel文件。注意事项：确保所有Excel表格结构一致。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

在数据处理工作中，合并多个Excel表格是个常见需求。传统手动操作不仅耗时费力，还容易出错。使用Python的pandas库可以轻松解决这个问题，下面分享几个关键要点：

1. 手动合并的三大痛点：
2. 耗时严重：10个表格可能需要2小时以上
3. 错误率高：复制粘贴过程易遗漏或重复

4. 修改困难：需求变更时需要重头再来

5. pandas合并的优势对比：

6. 效率提升：代码运行只需几分钟
7. 准确可靠：避免人为操作失误
8. 灵活扩展：支持多种合并条件和筛选

9. 可复用强：相同任务一键重跑

10. 环境准备要点：

11. 确保安装Python 3.6+版本
12. 通过pip安装pandas和openpyxl
13. 将待合并文件放在同一目录

14. 检查各表格列名和格式是否统一

15. 核心实现步骤解析：

16. 使用os库获取文件列表
17. 创建空DataFrame作为容器
18. 循环读取每个Excel文件
19. 用concat函数纵向合并

20. 保存为新的Excel文件

21. 常见问题处理技巧：

22. 乱码问题：指定utf-8编码
23. 重复数据：使用drop_duplicates
24. 结构差异：预处理统一列名

25. 性能优化：分批读取大数据

26. 进阶应用场景：

27. 按关键字段合并不同结构表
28. 添加数据清洗和转换步骤
29. 集成到自动化工作流中
30. 开发可视化操作界面

在InsCode(快马)平台上尝试这个方法特别方便，不需要配置本地环境就能直接运行。我测试了10个各1000行的表格，从代码编写到合并完成只用了不到3分钟，生成的项目还能一键部署成在线工具，以后处理周报数据就轻松多了。