利用pandas合并多个excel原来这么简单

本文介绍了一种简单实用的方法来合并多个Excel文件。首先利用pandas的read_excel方法加载每个文件,然后通过concat函数将这些文件汇总到一个DataFrame中。最后使用pd.ExcelWriter对象将合并的数据写回到一个新的Excel文件中。

具体方法:

1使用panda read_excel 方法加载excel
2使用concat将DataFrame列表进行拼接
3然后使pd.ExcelWriter对象和to_excel将合并后的DataFrame保存成excel

方法很简单很使用,下面是代码和excel图片
import  pandas as pd
file1='C:/Users/Administrator/Desktop/00/1.xlsx'
file2='C:/Users/Administrator/Desktop/00/3.xlsx'
file3='C:/Users/Administrator/Desktop/00/21.xlsx'
file=[file1,file2,file3]
li=[]
for i in file:
    li.append(pd.read_excel(i))
writer = pd.ExcelWriter('C:/Users/Administrator/Desktop/00/output.xlsx')
pd.concat(li).to_excel(writer,'Sheet1',index=False)

writer.save()


如下图:

在数据处理和分析中,使用Pandas合并多个Excel文件是常见操作。具体步骤和方法如下: 首先需要进环境准备,安装Pandas库,以确保后续操作可以顺利进[^1]。 下面给出一个使用Pandas合并多个Excel文件的代码示例,该示例可以合并指定文件夹下所有Excel文件中的多个工作表,并且能够处理表头不一致的情况: ```python import pandas as pd import os # 设置文件夹路径,该文件夹包含所有要合并Excel文件 path = r'E:\测试' # 创建一个空的DataFrame来存储所有数据 data = pd.DataFrame() # 遍历文件夹中的所有文件 for filename in os.listdir(path): if filename.endswith('.xlsx'): # 文件的完整路径 path_filename = os.path.join(path, filename) # 读取Excel文件 with pd.ExcelFile(path_filename) as xls: for sheet_name in xls.sheet_names: df = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name) # 配置字段的映射关系(表头不一致,可实现配置映射进合并) df = df.rename(columns={'测试1': '测试', '测试2': '测试', '测试3': '测试'}) # 将读取的数据追加到DataFrame中 data = pd.concat([data, df], ignore_index=True) # 将合并后的数据写入新的Excel文件 output_file = r'E:\合并文件.xlsx' data.to_excel(output_file, index=False) print(f'合并完成,请查看!文件已保存为:{output_file}') ``` 此代码的核心逻辑是先设置好包含所有要合并Excel文件的文件夹路径,然后遍历该文件夹下的所有`.xlsx`文件。对于每个文件,会读取其中的所有工作表,若表头不一致还可通过`rename`方法进配置映射。最后将读取的数据追加到一个空的DataFrame中,再将合并后的数据写入新的Excel文件[^4]。
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