pandas+openpyxl处理Excel

1. 读取多个 Excel 文件并合并

假设你有一个文件夹，里面包含多个 Excel 文件，你想将这些文件合并成一个 DataFrame。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 创建一个空的 DataFrame 来存储所有数据
all_data = pd.DataFrame()
# 逐个读取每个 Excel 文件并将数据追加到 all_data 中
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)
# 查看合并后的数据
print(all_data.head())
__

2. 批量处理多个 Excel 文件

假设你需要对多个 Excel 文件进行相同的处理（例如，添加一列、过滤数据等）。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
output_folder = 'path/to/output/folder'
# 确保输出文件夹存在
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 处理每个 Excel 文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 添加一列
    df['New_Column'] = 'Some Value'
    # 过滤数据
    filtered_df = df[df['Some_Column'] > 100]
    # 保存处理后的数据
    output_file_path = os.path.join(output_folder, file)
    filtered_df.to_excel(output_file_path, index=False)
print("Processing complete.")
__

3. 从多个 Excel 文件中提取特定信息

假设你需要从多个 Excel 文件中提取特定的信息（例如，某个特定单元格的数据）。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
fol