pandas怎么多线程读取excel文件并进行拼接成一个文件

可以使用`pandas`和`concurrent.futures`库来实现多线程读取Excel文件并进行拼接成一个文件操作。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 设置读取的文件列表
file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 定义读取Excel文件的函数
def read_excel(file):
    return pd.read_excel(file)

# 使用多线程并行读取Excel文件
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    dfs = list(executor.map(read_excel, file_list))

# 进行拼接
df = pd.concat(dfs)

# 对数据进行操作
result = df.groupby('column1').sum()

# 将结果保存到一个文件中
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

在上面的示例中，首先定义了一个`read_excel()`函数来读取Excel文件。然后使用`ThreadPoolExecutor`类创建一个线程池，并使用`map()`函数并行读取多个Excel文件。最后使用`pd.concat()`函数将它们进行拼接。

需要注意的是，`pd.concat()`函数的参数应该是一个`pandas`的`DataFrame`对象列表。最后，`to_excel()`函数的参数`index=False`表示不将行索引保存到结果文件中。