python合并多个EXCEL表

Posted 2023-04-13

参考技术A 在日常工作中经常回用到数据分析与统计工作，而在实施数据分析之前，最为最要的就是数据的搜集、整理工作。这里介绍一下多个相同格式的excel合并的处理。如果在excel文件表比较少时，手工合并还可以应付，当几十个几百个甚至更多的表时，手工合并效率会非常低，于是让计算机自动合并处理，帮助我们完成工作就显得非常有必要。

比如，在“2019年集团大学生招聘”下有两个表格，想要实现的是将这两个表格数据合并。

各个表中的数据格式如下图：

结果：

有时候表格存放在文件夹下，现在需要将不同文件夹下的表格合并，此时需要对程序进行简单的修改。

文件目录结构如下：

在此之前需要先了解一下os模块中的walk方法：

结果：

注意：os.walk()方法，它可以查询到目录下不同文件夹中的文件。其中，x代表的是文件路径，y代表的是目录下的文件夹，z代表的是目录下的文件。

结果：

最后，需要注意，以上只是一个简单的程序，对于数据量不是很大的场景，可以放心使用。但当数据量非常大时，程序还需要进一步优化，因为程序是将所有的数据保存在一个列表中，最后再一次性写入excel表中，这里需要考虑excel版本是否支持大数据量的写入，另外，也要考虑程序资源消耗的问题，内存可能不足。

如何将多个excel文件合并？

1、首先将这些excel文件都复制到一个文件夹下。

2、切换到【数据】菜单，点击【新建查询】，选择【从文件】下的【从文件夹】。

3、输入刚刚的文件夹路径，点击【确定】。

4、点击【合并】下的【合并和加载】选项。

5、选择要合并的工作表名称，最后点击【确定】。

6、这就完成了多个excel文件的合并。我们从筛选菜单中可以看到本例中的4个文件都这一份表格中啦。

参考技术A 可以使用 Python 的第三方库 pandas 将多个 excel 文件合并。
首先需要安装 pandas 库，在命令行中输入：
pip install pandas
然后可以使用 pandas 库中的 read_excel 函数读取 excel 文件，使用 concat 函数将多个 DataFrame 数据结构合并，再使用 to_excel 函数将合并后的 DataFrame 保存为新的 excel 文件。
示例代码：
import pandas as pd
# 读取第一个 excel 文件
df1 = pd.read_excel("file1.xlsx")
# 读取第二个 excel 文件
df2 = pd.read_excel("file2.xlsx")
# 将两个文件合并
df = pd.concat([df1, df2])
# 使用 to_excel 函数将合并后的 DataFrame 保存为新的 excel 文件
df.to_excel("merged_file.xlsx")
这样就可以在当前目录下生成一个名为 merged_file.xlsx 的 excel 文件，里面包含了 file1.xlsx 和 file2.xlsx 两个文件的数据。
如果需要合并的文件很多的话，可以使用 for 循环读取文件并进行合并。
合并多个 excel 文件时，如果文件中的表格列不一样，可以使用 merge 或 join 来进行合并，同时需要指定 key 列来进行关联。