python批量读取文件里里的excel并打印每个excel文件的名称和行数

可以使用Python的pandas库来实现批量读取文件里的excel并打印每个excel文件的名称和行数。以下是示例代码：

import os
import pandas as pd

# 定义文件夹路径
folder_path = r"C:\example_folder"

# 遍历文件夹中的所有文件
for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith(".xlsx"):
        # 读取excel文件
        excel_file = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file_name))
        # 打印文件名和行数
        print(f"{file_name} has {len(excel_file)} rows.")

在上面的代码中，我们首先定义了要读取的文件夹路径。然后使用os.listdir()函数遍历文件夹中的所有文件，如果文件名以.xlsx结尾，则使用pandas库的read_excel()函数读取文件，并使用len()函数获取行数。最后打印文件名和行数。

相关问题

python批量读取excel文件

### 回答1：
可以使用Python中的pandas库来批量读取Excel文件。首先，需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码来批量读取Excel文件：

import os
import pandas as pd

# 设置Excel文件所在的文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹中所有的Excel文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 读取每个Excel文件中的数据，并将数据合并到一个DataFrame中
df = pd.DataFrame()
for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    temp_df = pd.read_excel(file_path)
    df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)

其中，`folder_path`需要替换为实际Excel文件所在的文件夹路径。这段代码会读取该文件夹下所有以`.xlsx`为后缀名的Excel文件，并将它们的数据合并到一个DataFrame中。最后的`df`就是合并后的数据。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用`pandas`库来批量读取Excel文件。`pandas`是一个强大的数据处理库，它可以轻松地读取和处理Excel文件。

首先，我们需要安装`pandas`库。可以通过在命令行中运行以下命令来安装它：

pip install pandas

安装完成后，我们可以使用`pandas`的`read_excel()`函数来读取Excel文件。以下是一个示例代码，演示如何批量读取一系列的Excel文件：

import pandas as pd
import os

# 定义要读取的Excel文件夹路径
folder_path = '路径/到/你的/Excel文件夹'

# 获取文件夹中所有的Excel文件名
files = os.listdir(folder_path)

# 使用循环读取每个Excel文件
for file in files:
    # 构造完整的文件路径
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 在这里可以对读取的数据进行处理或分析
    
    # 打印读取的数据
    print(df)

在上述代码中，我们首先定义了要读取的Excel文件夹的路径。然后使用`os`模块获取文件夹中所有的Excel文件名。接下来，使用循环逐个读取每个Excel文件。在读取完之后，可以对读取的数据进行处理或分析。在上述示例中，我们简单地打印了读取的数据。

通过使用`pandas`的`read_excel()`函数和循环结构，我们可以轻松地批量读取Excel文件，并对数据进行处理和分析。

### 回答3：
Python可以使用第三方库openpyxl来批量读取Excel文件。以下是一个基本的例子来演示如何使用openpyxl进行批量读取。

首先，我们需要安装openpyxl库。可以使用pip命令来安装：

pip install openpyxl

接下来，我们可以使用以下代码来读取一个Excel文件：

from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')

# 获取所有的工作表名字
sheet_names = workbook.sheetnames

# 遍历每个工作表
for sheet_name in sheet_names:
    # 选择工作表
    sheet = workbook[sheet_name]
    
    # 获取工作表的行数和列数
    max_row = sheet.max_row
    max_column = sheet.max_column
    
    # 遍历每一行
    for row in range(1, max_row+1):
        # 遍历每一列
        for column in range(1, max_column+1):
            # 读取单元格的值
            cell_value = sheet.cell(row=row, column=column).value
            # 打印单元格的值
            print(cell_value)

# 关闭Excel文件
workbook.close()

以上代码会打开一个名为`example.xlsx`的Excel文件，然后遍历每个工作表，再依次遍历每一行和每一列，读取每个单元格的值并打印出来。你可以根据需要进行相应的处理，如将读取的数据存储到一个列表或字典中。

python批量读取不同的excel文件合成一个文件

你可以使用Python的pandas库来批量读取不同的Excel文件并将它们合并成一个文件。

首先，导入pandas库和os库：

import pandas as pd
import os

然后，设置Excel文件所在的文件夹路径：

folder_path = 'path/to/folder/with/excel/files'

接下来，使用os库的listdir函数获取该文件夹中的所有Excel文件的文件名：

file_names = os.listdir(folder_path)

然后，使用pandas库的concat函数将所有Excel文件合并为一个DataFrame：

df = pd.concat([pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file_name)) for file_name in file_names])

最后，将合并后的DataFrame保存为一个新的Excel文件：

df.to_excel('path/to/new/excel/file.xlsx', index=False)

注意，假设所有Excel文件的格式都相同，即它们都有相同的列名和数据类型。如果不是这种情况，你需要先处理每个Excel文件，确保它们的格式相同，再进行合并操作。