请PYthon 写一个对多个EXCEL工作簿进行数据清洗并整理,整理后的内容输出到一个表

好的，以下是一个简单的Python代码示例，可以对多个Excel工作簿进行数据清洗和整理，并将整理后的内容输出到一个表格中：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有Excel文件的文件名
excel_files = glob.glob('*.xlsx')

# 创建一个空的DataFrame用于存储所有数据
all_data = pd.DataFrame()

# 遍历所有Excel文件
for file in excel_files:

    # 读取Excel文件中的数据
    data = pd.read_excel(file)

    # 对数据进行清洗和整理
    # ...

    # 将处理后的数据添加到总数据中
    all_data = all_data.append(data)

# 将整理后的数据输出到一个表格中
all_data.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上面的代码中，首先使用`glob`模块获取所有Excel文件的文件名，并创建一个空的DataFrame用于存储所有数据。然后遍历所有Excel文件，读取文件中的数据，并对数据进行清洗和整理。最后将处理后的数据添加到总数据中，并将整理后的数据输出到一个表格中。

相关问题

那么现在请你用Python帮我写一个EXCEL数据清理,整合输出到一个工作表

好的，以下是一个简单的 Python 脚本，用于清理多个 Excel 工作表中的数据，并将清理后的数据整合输出到一个工作表：

import pandas as pd
import os

# 定义要清理的 Excel 文件路径及文件名
file_path = 'excel_files/'
file_names = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 定义要整合输出的 Excel 文件路径及文件名
output_file = 'output.xlsx'

# 定义要清理和整合的列名
columns = ['列1', '列2', '列3']

# 定义一个空的 DataFrame，用于存储清理和整合后的数据
merged_data = pd.DataFrame(columns=columns)

# 遍历要清理的 Excel 文件
for file_name in file_names:
    # 读取 Excel 文件中的数据
    file_data = pd.read_excel(os.path.join(file_path, file_name), usecols=columns)
    
    # 去除重复数据
    file_data.drop_duplicates(inplace=True)
    
    # 删除空行或空列
    file_data.dropna(axis=0, how='all', inplace=True)
    file_data.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
    
    # 将清理后的数据合并到 merged_data 中
    merged_data = pd.concat([merged_data, file_data], ignore_index=True)
    
# 将整合后的数据输出到一个 Excel 文件中
merged_data.to_excel(output_file, index=False)

脚本中的 file_path 变量定义了要清理的 Excel 文件所在的文件夹路径，file_names 变量定义了要清理的 Excel 文件名，output_file 变量定义了要整合输出到的 Excel 文件名。

columns 变量定义了要清理和整合的列名。在脚本中，我们使用了 pandas 库的 read_excel() 方法来读取 Excel 文件中的数据，并使用了 drop_duplicates()、dropna() 和 concat() 方法来进行数据清理和整合。

最后，使用 to_excel() 方法将整合后的数据输出到一个 Excel 文件中。注意，这里的 index=False 参数用于去除生成的 Excel 文件中的行号。

python如何选取excel中的不同数据进行相除，染后保存到另一个工作簿

可以使用Python中的pandas库来实现。

首先，读取Excel文件，可以使用pandas库中的read_excel()方法，如下所示：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

接着，选取不同的数据进行相除，可以使用pandas库中的groupby()方法和apply()方法，如下所示：

# 按列名分组，计算平均值
df_grouped = df.groupby('列名').apply(lambda x: x['被除数列名'].mean() / x['除数列名'].mean())

最后，将结果保存到另一个工作簿中，可以使用pandas库中的to_excel()方法，如下所示：

# 保存结果到Excel文件
df_grouped.to_excel('result.xlsx', index=False)

完整代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按列名分组，计算平均值
df_grouped = df.groupby('列名').apply(lambda x: x['被除数列名'].mean() / x['除数列名'].mean())

# 保存结果到Excel文件
df_grouped.to_excel('result.xlsx', index=False)

注意，需要将代码中的'列名'、'被除数列名'和'除数列名'替换为实际的列名。另外，需要安装pandas库。