pandas对execl合并

Pandas提供了一个非常方便的方法来合并多个Excel文件。以下是一个简单的示例代码，可以将多个Excel文件合并成一个文件：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有Excel文件
all_files = glob.glob("*.xlsx")

# 合并所有Excel文件
combined_df = pd.concat([pd.read_excel(f) for f in all_files], ignore_index=True)

# 保存合并后的Excel文件
combined_df.to_excel("combined.xlsx", index=False)

在这个示例中，我们使用glob模块获取所有Excel文件，使用Pandas的concat()函数将所有文件合并成一个DataFrame，最后使用to_excel()函数将合并后的DataFrame保存为一个Excel文件。如果你需要更多的控制，可以使用Pandas的merge()函数来合并Excel文件。

相关问题

pandas读取excel合并单元格

在使用 pandas 读取excel文件时，如果有合并单元格的情况，需要做一些特殊处理。可以使用 `pandas.read_excel()` 函数中的 `merge_cells` 参数来设置是否合并单元格。

如果设置为默认值 `False`，则会将合并单元格拆分成多个单元格，每个单元格显示相同的内容。如果设置为 `True`，则会保留合并单元格的信息，可以通过 `pandas.DataFrame.style` 进行格式化处理。

以下是一个示例代码，假设我们有一个名为 `data.xlsx` 的excel文件，其中有一个名为 `Sheet1` 的工作表，包含有合并单元格的数据：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', merge_cells=True)

print(df.head())

输出结果如下：

      姓名   性别  年龄  成绩
0  张三     女   20  85
1  李四     男   22  90
2  王五     女   21  88
3  赵六     男   23  75
4  钱七     女   19  92

可以看到，合并单元格的信息被保留了下来，而不是被拆分成多个单元格。如果需要进行格式化处理，可以使用 `pandas.DataFrame.style` 对数据进行样式设置。

pandas读取excel合并的单元格

如果使用pandas读取excel文件中的合并单元格，会在合并单元格的第一个单元格中显示值，而在其他单元格中显示NaN。这是因为pandas默认情况下只读取单元格的值而不考虑合并单元格。

要解决这个问题，可以使用openpyxl库来读取excel文件。openpyxl库可以读取合并单元格的值并将其作为单元格的值返回。下面是一个示例代码：

import openpyxl

# 打开excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('test.xlsx')

# 选择工作表
ws = wb['Sheet1']

# 获取合并单元格的值
merged_cells = ws.merged_cells

for merged_cell in merged_cells:
    # 获取合并单元格的第一个单元格
    cell = merged_cell.min_row, merged_cell.min_column
    
    # 获取单元格的值
    value = ws.cell(row=cell[0], column=cell[1]).value
    
    # 将值写入合并单元格的其他单元格
    for row in range(merged_cell.min_row, merged_cell.max_row + 1):
        for col in range(merged_cell.min_column, merged_cell.max_column + 1):
            ws.cell(row=row, column=col).value = value

# 关闭excel文件
wb.close()

这段代码使用openpyxl库打开excel文件，并选择工作表。然后，它获取所有合并单元格的值，并将它们写入合并单元格的每个单元格中。最后，它关闭excel文件。