将excel中的sheet合并为一个

最新推荐文章于 2026-01-09 15:10:18 发布

原创最新推荐文章于 2026-01-09 15:10:18 发布 · 209 阅读

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#python #pandas #数据分析

这段代码演示了如何使用Python的pandas库读取多个Excel工作表，并将它们合并到一个DataFrame中。首先定义了一个函数`query_data_batch`用于从指定工作表中提取特定列的数据，然后遍历Excel文件中的所有工作表，对每个工作表调用该函数，并使用`pd.concat`进行数据合并。最后，将合并后的数据保存为一个新的Excel文件。

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'''
import pandas as pd
import numpy as np

file_path_batch=r'D:\mycode\Python\demo24_sqlite\新建文件夹\合并后的文件 - 副本.xlsx'
# 读取excel文件

def query_data_batch(file_path,sheet_name,skiprows):
    df1 = pd.read_excel(file_path,sheet_name,skiprows)
    data = df1.loc[:,['产品名称','产品批号','药材批号', '药材名称', '投产数量（kg）', '产地', '指令下达时间','类型']]
    return data

# 批号表汇总
# content1=query_data_batch(file_path_batch2018,'医疗饮片',2)

content6=query_data_batch(file_path_batch,'医疗饮片',0)
print(content6)
'''

# 导入pandas库
import pandas as pd
file_path_batch=r'D:\mycode\Python\demo24_sqlite\新建文件夹\合并后的文件 - 副本.xlsx'

# 创建一个空的dataframe
df = pd.DataFrame()

def query_data_batch(file_path,sheet_name,skiprows):
    df1 = pd.read_excel(file_path,sheet_name,skiprows)
    data = df1.loc[:,['产品名称','产品批号','药材批号', '药材名称', '投产数量（kg）', '产地', '指令下达时间','类型']]
    return data

# 读取所有工作簿中的数据
for sheet_name in pd.read_excel(file_path_batch, sheet_name=None):
    print(sheet_name)
    df1=query_data_batch(file_path_batch,sheet_name,skiprows=0)
    # print(df1)
    # df = pd.concat([df1,df],axis=0,join='inner')
    df = pd.concat([df1,df])
    

df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

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