使用Python合并一个excel文件中多个工作表

您可以使用Python中的Pandas库来合并一个Excel文件中的多个工作表。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的所有工作表
excel_file = pd.ExcelFile('example.xlsx')
all_dfs = {sheet_name: excel_file.parse(sheet_name) for sheet_name in excel_file.sheet_names}

# 合并所有工作表
merged_df = pd.concat(all_dfs.values(), ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

这段代码会读取名为 'example.xlsx' 的Excel文件中的所有工作表，然后将它们合并成一个DataFrame，最后将合并后的数据保存到名为 'merged_file.xlsx' 的新Excel文件中。您可以根据需要修改文件名和路径。

相关问题

使用Python合并一个excel文件中多个工作表，不改变原始行序号

可以使用Python的pandas库来实现这个任务。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
xlsx_file = pd.ExcelFile('example.xlsx')

# 获取所有工作表名字
sheet_names = xlsx_file.sheet_names

# 用一个字典来存储所有工作表数据
data_dict = {}

# 遍历所有工作表，将它们存储到字典中
for sheet_name in sheet_names:
    data_dict[sheet_name] = xlsx_file.parse(sheet_name)

# 合并所有工作表到一个DataFrame中，并保留原始行序号
merged_data = pd.concat(data_dict, axis=0, ignore_index=False)

# 输出合并后的数据
print(merged_data)

这段代码首先使用`pd.ExcelFile`函数读取Excel文件，然后使用`sheet_names`属性获取所有工作表的名字。接下来，我们用一个字典来存储所有工作表的数据，使用`xlsx_file.parse`函数读取每个工作表的数据，并将其存储到字典中。最后，使用`pd.concat`函数将所有工作表数据合并到一个DataFrame中，`ignore_index`参数设置为False可以保留原始行序号。

如果你想将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中，可以使用`to_excel`函数，例如：

merged_data.to_excel('merged.xlsx', index=False)

这样就可以将合并后的数据保存到`merged.xlsx`文件中，同时不保留行索引。

python合并多个csv文件为一个excel表不同工作簿

您可以使用Python中的pandas库来合并多个CSV文件为一个Excel表不同工作簿。以下是一个示例代码，假设您已经安装了pandas库：

import pandas as pd

# 定义要合并的CSV文件列表
csv_files = ["file1.csv", "file2.csv", "file3.csv"]

# 创建一个空的Excel文件
writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="xlsxwriter")

# 遍历CSV文件列表，逐个读取并写入Excel文件中
for csv_file in csv_files:
    # 读取CSV文件
    df = pd.read_csv(csv_file)
    # 获取文件名作为工作表名
    sheet_name = csv_file.split(".")[0]
    # 将数据写入Excel文件中的新工作表
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

这段代码将多个CSV文件合并为一个Excel文件，并将每个CSV文件写入Excel文件中的新工作表中，工作表名与CSV文件名相同。您可以根据需要进行修改。