python如何合并excel

### 回答1：
在 Python 中合并 Excel 文件可以使用 pandas 库。首先，你需要安装 pandas 库，你可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，你可以使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件，并将其存储在一个名为 `df` 的 DataFrame 中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

接下来，你可以使用 `pd.concat` 函数将多个 Excel 文件合并在一起。例如，假设你有两个 Excel 文件 `file1.xlsx` 和 `file2.xlsx`，你可以使用以下代码将它们合并在一起：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

df = pd.concat([df1, df2])

合并后的数据将存储在 `df` 中。你也可以使用 `pd.concat` 函数的参数来控制合并的方式，例如是否保留重复的行、是否添加新的列等。

最后，你可以使用 `df.to_excel` 函数将合并后的数据写入新的 Excel 文件中：

df.to_excel('output.xlsx')

希望这些信息对你有帮助。

### 回答2：
Python中可以使用pandas库来合并Excel文件。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库：

import pandas as pd

2. 使用pandas的`read_excel()`函数读取要合并的Excel文件。假设我们有两个要合并的文件`file1.xlsx`和`file2.xlsx`，可以使用以下代码读取它们：

file1_data = pd.read_excel('file1.xlsx')
file2_data = pd.read_excel('file2.xlsx')

3. 然后使用pandas的`concat()`函数将两个数据框合并。假设这两个文件中的数据具有相同的列名和顺序，我们可以按行合并它们。使用以下代码：

merged_data = pd.concat([file1_data, file2_data], axis=0)

这将创建一个新的数据框`merged_data`，其中包含了`file1_data`和`file2_data`的行。

4. 最后，将数据保存到新的Excel文件中。可以使用pandas的`to_excel()`函数将合并后的数据保存到新文件`merged_file.xlsx`中：

merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

设置`index=False`以避免保存索引列。

这样就完成了合并Excel文件的操作。可以根据实际需求调整代码，例如指定具体的列进行合并、添加新的列、修改合并的方式等。

### 回答3：
在Python中，可以使用第三方库pandas来合并多个Excel文件。

首先，需要使用pandas库中的`read_excel()`函数来读取每个Excel文件并将其转换为pandas的DataFrame对象。然后，使用pandas的`concat()`函数可以将这些DataFrame对象按照指定的方式合并。

以下是一个示例代码，展示了如何使用pandas合并Excel文件：

import pandas as pd

# 定义要合并的Excel文件路径
file_names = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 创建一个空的DataFrame对象用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 读取每个Excel文件并合并数据
for file_name in file_names:
    # 读取当前Excel文件并转换为DataFrame对象
    data = pd.read_excel(file_name)
    
    # 将当前数据与已合并的数据进行垂直合并
    merged_data = pd.concat([merged_data, data], ignore_index=True)

# 合并后的数据保存到新的Excel文件中
merged_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

在上述代码中，通过定义要合并的Excel文件路径列表`file_names`，循环遍历每个文件，并使用`read_excel()`函数读取数据转换为`data`DataFrame对象。然后，使用`concat()`函数将`data`和已合并的数据`merged_data`进行合并，参数`ignore_index=True`用于重新生成索引。最后，使用`to_excel()`函数将合并后的数据保存到新的Excel文件`merged_data.xlsx`中。

这样，你就可以使用这个示例代码来合并多个Excel文件中的数据。