python实现合并excel表格

可以使用pandas库实现合并excel表格，下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一个excel表格
df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx')

# 读取第二个excel表格
df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx')

# 合并两个表格，使用外连接
result = pd.merge(df1, df2, how='outer')

# 保存合并后的表格
result.to_excel('合并后的表格.xlsx', index=False)

该代码将会读取两个名为`表格1.xlsx`和`表格2.xlsx`的excel表格，并使用外连接（`outer`）的方式合并两个表格，最后将合并后的表格保存为名为`合并后的表格.xlsx`的excel表格。

相关问题

python批量合并excel表格

可以使用Python的pandas库来批量合并Excel表格。下面是一个简单的示例代码：

import os
import pandas as pd

# 设置要合并的Excel文件夹路径
folder_path = 'your_excel_folder_path'

# 获取文件夹下所有Excel文件名
file_names = os.listdir(folder_path)

# 创建一个空的DataFrame用来存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 遍历所有Excel文件并将数据合并到merged_data中
for file_name in file_names:
    if file_name.endswith('.xlsx'): # 只处理Excel文件
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        data = pd.read_excel(file_path)
        merged_data = merged_data.append(data)

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

需要注意的是，所有要合并的Excel文件的格式和结构必须相同，否则可能会出现数据错位等问题。另外，如果要处理大量的Excel文件，建议对代码进行优化，避免内存溢出等问题。

用python编写合并excel表格

以下是一个示例代码，可以用于合并多个Excel表格，假设这些表格都有相同的表头和数据格式。

import pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径
folder_path = 'D:/excel_files/'

# 获取文件夹下所有Excel文件名
file_names = os.listdir(folder_path)

# 创建一个空的DataFrame
merged_df = pd.DataFrame()

# 遍历所有Excel文件并合并数据
for file_name in file_names:
    if file_name.endswith('.xlsx'):  # 只处理xlsx文件
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        df = pd.read_excel(file_path)  # 读取Excel文件
        merged_df = pd.concat([merged_df, df], ignore_index=True)  # 合并到总表格中

# 保存合并后的结果
merged_df.to_excel('merged.xlsx', index=False)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个文件夹路径，用于存放所有需要合并的Excel文件。然后使用`os.listdir`函数获取该文件夹下所有的Excel文件名，并遍历这些文件。

对于每个Excel文件，我们使用`pd.read_excel`函数读取数据，然后将其合并到一个空的DataFrame中，使用`pd.concat`函数进行合并。需要注意的是，我们使用`ignore_index=True`参数来重新生成索引，使得合并后的数据行号是连续的。

最后，我们使用`to_excel`函数将合并后的结果写入到新的Excel文件中，使用`index=False`参数来避免写入行号列。