批量提取同一个文件夹中所有excel指定工作表、指定单元格的数据，并将提出的数据汇总到新建的表格中

批量提取Excel文件中的数据通常涉及到使用编程语言，如Python中的pandas库配合os模块来操作文件。首先，你需要安装必要的库，例如`pandas`、`openpyxl`或`xlrd`（取决于你的Excel版本）。以下是步骤概述：

1. 导入所需的库：

import os
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

2. 定义函数，用于读取单个工作表并提取指定单元格的数据：

def extract_data(sheet_name, cell_range, file_path):
    wb = load_workbook(file_path)
    ws = wb[sheet_name]
    data = ws[cell_range].value
    return data

3. 确定文件夹路径、要提取的工作表名称、以及需要提取的单元格范围（例如 A1:C10），然后遍历文件夹中的所有Excel文件：

folder_path = 'your_folder_path'
output_df = pd.DataFrame()  # 新建一个空DataFrame保存结果

for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'):  # 检查是否是Excel文件
        full_file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        sheet_name = 'Sheet1'  # 或者根据实际情况修改
        target_cell = 'A1:C10'  # 也需根据实际内容调整
        data = extract_data(sheet_name, target_cell, full_file_path)
        output_df = output_df.append(data, ignore_index=True)  # 将数据追加到输出DataFrame

4. 最后，你可以选择保存这个汇总的DataFrame到一个新的Excel文件或CSV文件：

output_df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 保存到Excel
# 或者
output_df.to_csv('output.csv', index=False)