用Python实现多个excel合并

可以使用Python的pandas库来实现多个excel合并。以下是示例代码：

import pandas as pd
import os

# 文件夹路径
folder_path = 'excel_files'

# 获取文件夹下所有excel文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 读取第一个excel文件
df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, excel_files[0]))

# 循环读取其他excel文件，并合并到df中
for excel_file in excel_files[1:]:
    temp_df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, excel_file))
    df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到新的excel文件中
df.to_excel('merged_excel.xlsx', index=False)

其中，将要合并的excel文件放在一个名为`excel_files`的文件夹中，新的合并后的excel文件将保存在当前目录下，并命名为`merged_excel.xlsx`。

相关问题

python实现多个excel合并成一个

Python可以使用pandas库来实现多个Excel文件的合并。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有Excel文件的文件名
file_list = glob.glob('path_to_excel_files/*.xlsx')

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

# 循环读取每个Excel文件并将其合并到merged_data中
for file in file_list:
    df = pd.read_excel(file)
    merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

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

上述代码中，首先使用glob模块获取所有的Excel文件路径，并存储在file_list列表中。然后创建一个空的DataFrame对象merged_data来存储合并后的数据。

接下来，通过循环遍历file_list，依次读取每个Excel文件的内容，并使用DataFrame的append方法将其合并到merged_data中。

最后，使用to_excel方法将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中。你需要将"path_to_excel_files/"替换为实际的Excel文件路径，将"path_to_output_file/"替换为你希望保存合并后Excel文件的路径。

请确保在运行代码之前已经安装了pandas库。你可以使用以下命令在命令行中安装pandas：

pip install pandas

注意：这个示例假设所有的Excel文件具有相同的表结构和列名。如果不是，请根据实际情况进行调整。

python实现n个excel合并

可以使用Python的pandas库来实现多个Excel文件的合并。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 使用pandas的read_excel函数读取要合并的Excel文件并保存为DataFrame对象

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')
...

3. 使用pandas的concat函数进行合并，将多个DataFrame对象按行合并

merge_df = pd.concat([df1, df2, df3, ...], axis=0, ignore_index=True)

其中，axis=0表示按行合并，ignore_index=True表示不保留原来的行索引，重新生成新的行索引。

4. 将合并后的DataFrame保存为Excel文件

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

其中，index=False表示不保留行索引。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

# 合并Excel文件
merge_df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)

# 保存为Excel文件
merge_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)