如何用pandas 的concat函数合并多个excel文件的数据 有没有代码

可以使用 pandas 的 concat 函数来合并多个 Excel 文件的数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有需要合并的文件
files = glob.glob('*.xlsx')

# 定义一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 循环读取每个文件并合并数据
for file in files:
    data = pd.read_excel(file)
    df = pd.concat([df, data])

# 将合并后的数据保存为一个新的 Excel 文件
df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

在上述代码中，首先使用 glob 函数获取所有需要合并的 Excel 文件。然后，定义一个空的 DataFrame 对象，用于存储合并后的数据。接下来，使用 for 循环逐个读取每个文件的数据，并使用 concat 函数将其与之前的数据合并。最后，将合并后的数据保存为一个新的 Excel 文件。

相关问题

pandas合并多个excel文件后，为什么与原数据不一致

在使用`pd.concat()`函数合并多个Excel文件时，如果这些文件中的数据存在缺失值或重复值，那么合并后的数据框的顺序可能与原始数据的顺序不同。这是因为`pd.concat()`函数默认会按照行索引进行合并，而行索引可能在不同的文件中具有不同的顺序，或者存在重复值导致顺序发生变化。

如果需要保持原始数据的顺序，可以在读取每个Excel文件时，先按照某个列进行排序，然后再进行合并。具体代码如下：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')

# 循环读取每个Excel文件，并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    df = df.sort_values('column_name')  # 按照某一列排序
    dfs.append(df)

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

在上面的代码中，`pd.DataFrame.sort_values()`函数用于按照某一列进行排序。这样就可以保持原始数据的顺序。如果仍然存在重复值，可以使用`pd.DataFrame.drop_duplicates()`函数去除重复值。

pandas读取多个excel文件，代码

你可以使用`pandas`库中的`read_excel()`函数来读取多个Excel文件，具体代码如下：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')

# 循环读取每个Excel文件，并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    dfs.append(df)

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

在上面的代码中，`glob.glob()`函数用于获取指定路径下的所有Excel文件路径。`pd.read_excel()`函数用于读取每个Excel文件，并将它们存储在一个数据框列表中。最后，`pd.concat()`函数用于将这些数据框合并成一个数据框。`ignore_index=True`参数用于重新设置合并后的数据框的索引。