Excel数据合并:一个文件夹里多个Excel文件,并且每个文件里有多个sheet表,全部合并为一个表

本文介绍了如何使用Python的pandas库处理一个文件夹内包含多个Excel文件,且每个文件拥有多个Sheet表的情况。通过设置sheet_name参数,可以灵活选择合并特定的工作表或者全部工作表,实现数据的高效整合。

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用于当一个文件夹内有多个excel表,并且每个excel 里有多个sheet表的情况 

import os
import pandas as pd

n=0
l=[]
for file in os.walk( r'.\2020年' ): #确保文件夹内只有需要读取的excel
    print(file)
    for table in file[2]: #file[2]是索引对应内容,好奇的话print一下对比就好
        path = file[0] + '/' + table
        f=pd.ExcelFile(path)      #选择读取的excel表
        if len(f.sheet_names)>1:  #判断是否有多个sheet表
            for j in f.sheet_names:
                data=f.parse(sheet_name=j)
                l.append(data)
                n=n+1
                print('第'+str(n)+'个表已提取')
        if len(f.sheet_names)==1:
            data=f.parse()
            l.append(data)
            n=n+1
            print('第'+str(n)+'个表已提取')
data_result = pd.concat(l).reset_index(drop=True)

参考:

<think>嗯,用户想要用Python的pandas库把多个Excel文件合并一个。首先,我得回忆一下pandas有没有相关的函数。记得pandas有concat函数,可以把多个DataFrame合并到一起。不过用户需要的是处理整个文件夹Excel文件,所以可能需要先读取所有文件,再合并。 对了,用户提到文件夹中有多个Excel文件每个文件可能有不同的结构吗?根据引用[3],如果结构相同的话,直接concat就可以了,但如果有不同结构可能需要预处理。用户的问题没有特别说明结构不同,所以可能假设结构一致。不过最好在回答提到这点,提醒用户注意结构问题。 然后,步骤应该是:1. 遍历文件夹获取所有Excel文件的路径。2. 逐个读取每个文件,可能每个文件可能有多个工作?用户的问题可能是指多个Excel文件每个文件可能有多个工作,但根据引用[3],pd.read_excel默认读取第一个工作。如果用户需要合并所有工作,可能需要调整代码,用sheet_name=None来读取所有工作,然后循环处理。但用户的问题可能只需要合并每个文件的第一个工作?这点需要确认。不过根据用户的问题描述,他可能只需要合并每个Excel文件中的第一个工作,所以代码可能需要用pd.read_excel(file)默认读取第一个sheet。 接下来,合并的时候要使用pd.concat,并且设置ignore_index=True来重置索引。保存的时候用to_excel。同时,注意处理内存问题,如果文件很大,可能需要分批处理,但用户的问题可能是一般情况下的处理,所以先给出基本方法。 另外,引用[1]和引用[3]提到了使用pandas的read_excel和concat,所以代码示例可以参考这些。需要确保导入pandas,遍历文件,读取,合并,保存。可能还需要用到os模块来列出文件夹中的文件。 用户可能需要处理不同路径的问题,所以代码应该展示如何获取文件夹中的所有Excel文件,比如使用glob模块或者os.listdir加上筛选.xlsx文件。 另外,是否需要排除临时文件,比如以~$开头的Excel临时文件?在代码中加入过滤可能更健壮,但用户可能不需要这么复杂,所以可以提到这点作为注意事项。 最后,保存结果到新的Excel文件时,要设置index=False,避免多出索引列。同时,如果合并后的数据量很大,可能需要分块处理,但基本示例中可能不需要。 总结步骤:导入库,获取文件,读取每个文件合并,保存。同时注意事项包括文件结构一致性、内存管理、工作名称等。需要引用相关的引用资料,比如引用[1]和[3]中的方法。 可能还需要生相关问题,比如处理不同结构、处理多个工作、性能优化等,如引用[2]提到的提取特定列,可以生相关问题。 确保回答结构清晰,分步骤说明,代码正确,并包含注意事项和相关问题。</think>### 分步解答:使用Python Pandas合并多个Excel文件到单个文件 #### **步骤1:导入所需库** ```python import pandas as pd import os from glob import glob ``` #### **步骤2:定义文件夹路径并获取文件** ```python folder_path = "你的文件夹路径" # 例如:r'C:\data\excel_files' excel_files = glob(os.path.join(folder_path, "*.xlsx")) # 获取所有.xlsx文件路径 ``` #### **步骤3:读取并合并所有Excel文件** ```python # 读取所有文件内容到DataFrame列 dfs = [] for file in excel_files: df = pd.read_excel(file) # 默认读取第一个工作 dfs.append(df) # 合并所有DataFrame merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) ``` #### **步骤4:保存合并结果到新文件** ```python merged_df.to_excel("merged_result.xlsx", index=False) ``` --- ### **注意事项** 1. **文件结构一致性**:如果不同Excel文件的列名或顺序不一致,合并会导致数据错位。建议先用`pd.read_excel(file).columns`检查列名[^3]。 2. **内存管理**:合并大量文件时可能占用高内存,可分批读取: ```python chunk_size = 5 # 每次处理5个文件 for i in range(0, len(excel_files), chunk_size): batch_files = excel_files[i:i+chunk_size] batch_dfs = [pd.read_excel(f) for f in batch_files] pd.concat(batch_dfs).to_excel(f"merged_part_{i}.xlsx", index=False) ``` 3. **处理多个工作**:若需合并所有工作,需遍历每个文件的`sheet_name`参数: ```python for file in excel_files: sheets_dict = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, df in sheets_dict.items(): dfs.append(df.assign(来源文件=file, 工作=sheet_name)) # 添加元数据列[^2] ``` --- ### **代码优化示例** ```python import pandas as pd import glob # 一步式合并(适用于小型文件) merged_df = pd.concat([pd.read_excel(f) for f in glob.glob("*.xlsx")], ignore_index=True) merged_df.to_excel("merged_result.xlsx", index=False) ``` --- §§ 相关问题 §§ 1. 如何合并包含不同列名的Excel文件? 2. 如何提取Excel文件中包含特定关键词的列后再合并? 3. 如何避免合并大型Excel文件时的内存溢出问题?
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