如何利用 pandas 批量合并 Excel?

利用pandas批量筛选Excel表格并合并 1、背景 最近课题组帮老师整理、汇总文献,由于每个人汇总方式的差异,导致产生了许多空的表格,由于表格数量之多,一个个的点开再筛选会浪费大量的时间,故想到利用最近新学习的pandas来进行初步的筛选。 2、筛选表格依据 如下图,第一张图为我们想要的,第二张图为我们想要过滤掉的Excel,因此我们可以通过判断单元格B2来进行筛选,筛选代码如下: 3、筛选代码 3.1 导入模块 import os im... 阅读详情

今天分享一个利用Pandas进行数据分析的小技巧,也是之前有粉丝在后台进行提问的,即如何将多个pandas.dataframe保存到同一个Excel中。

其实只需要灵活使用pandas中的pd.ExcelWriter()方法即可。

假设现在我们有df1 df2 df3三个dataframe,需要将它们保存到同一个Excel的不同sheet中,只需要先创建一个ExcelWriter对象,然后不停写入就行

df1 = pd.read_csv('东京奥运会奖牌数据.csv')
df2 = pd.read_excel("TOP250.xlsx")
df3 = pd.read_excel("2020年中国大学排名.xlsx")

writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx')
df1.to_excel(writer,sheet_name="df1",index=False)
df2.to_excel(writer,sheet_name="df2",index=False)
df3.to_excel(writer,sheet_name="df3",index=False)
writer.save()

是不是和常见的文件读写with方法类似,我们也可以使用同样的方法

with pd.ExcelWriter("test1.xlsx") as xlsxwriter:
    df1.to_excel(xlsxwriter,sheet_name="df1",index=False)
    df2.to_excel(xlsxwriter,sheet_name="df2",index=False)
    df3.to_excel(xlsxwriter,sheet_name="df3",index=False)

得到的结果是一样的,可以将多个df保存到一个Excel中
8f8b8ef0a03786a508a6bb51cf65884e.png

这个方法虽然简单好用,但是如果要保存的 df 太多了,一个一个手动去读取再手动去保存就显得十分麻烦,另外我们希望sheet是文件名,如果手动复制粘贴,就更麻烦了。

我们先简单拿来一个小脚本「获取指定目录下的全部Excel文件名」

import os
def getfile(dirpath):
    
    filelist = []
    for root,dirs,files in os.walk(dirpath):
        for file in files:
            if file.endswith("xlsx") or file.endswith("csv"):
                filelist.append(os.path.join(root,file)) 
    
    return filelist

执行一下,可以看到指定目录下的全部Excel文件名
1baa61a024b873e92c5d1d58bedbb670.png

下面要做的,我想不用多说了「循环读取,自动保存」

filelist = getfile('/Users/liuzaoqi/Desktop/zaoqi/2022公众号文章/如何保存多个df')
writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx')
for file in filelist:
    if file.endswith("xlsx"):
        df = pd.read_excel(file)
    else:
        df = pd.read_csv(file)
    df.to_excel(writer,sheet_name=file.split('/')[-1].split('.')[0],index=False)
writer.save()

现在,当前目录下的全部Excel就自动合并到一个Excel中的不同sheet中,并且sheet名是对应的文件名
97cff65bb6dbdb8812527be6a425624f.png

来源:早起python

pandas 批量拆分excel,批量合并excel import os import pandas as pd import numpy as np os.chdir(r'C:\Users\Hans\Desktop\data_analysis\test_data') if not os.path.exists("test_concat"): os.mkdir('test_concat')#创建文件夹 df_02 = pd.read_csv('05_cars2.csv') df_02.head() 阅读详情

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