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。