pandas 如何批量的读取excel

你可以使用 pandas 库中的 `read_excel()` 函数来批量读取 Excel 文件。下面是一种常见的方法：

import pandas as pd
import glob

# 获取指定文件夹下所有的 Excel 文件路径
excel_files = glob.glob('/path/to/folder/*.xlsx')

# 创建一个空的 DataFrame 用于存储所有数据
all_data = pd.DataFrame()

# 遍历每个 Excel 文件并读取数据
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    all_data = all_data.append(df, ignore_index=True)

# 打印所有数据
print(all_data)

这段代码首先使用 `glob` 模块获取指定文件夹下所有的 Excel 文件路径。然后，创建一个空的 DataFrame `all_data` 用于存储所有数据。接着，使用一个循环遍历每个 Excel 文件，并使用 `read_excel()` 函数读取数据，将每个文件的数据追加到 `all_data` 中。最后，打印出所有数据。

你只需要将代码中的 `/path/to/folder/*.xlsx` 替换为你实际的文件夹路径和文件名模式，即可批量读取 Excel 文件。

相关问题

pandas批量读取excel

可以使用Pandas库来批量读取Excel文件。你可以使用glob.glob函数获取文件路径，定义一个列表来存储每个Excel文件的数据，然后使用concat方法将所有数据合并到一个DataFrame中。具体步骤如下：

首先，导入必要的库：
import pandas as pd
import glob

接下来，使用glob.glob函数获取所有Excel文件的路径：
file_paths = glob.glob("*.xlsx")

然后，定义一个空的DataFrame来存储所有数据：
df = pd.DataFrame()

接下来，使用for循环逐个读取每个Excel文件的数据，并将其合并到df中：
for file_path in file_paths:
data = pd.read_excel(file_path)
df = pd.concat([df, data], ignore_index=True)

最后，你可以使用df来处理和分析批量读取到的Excel数据。请注意，这里的示例假设你的Excel文件都在当前工作目录下，你可以根据实际情况修改文件路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python Pandas批量读取csv文件到dataframe的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38593380/13771508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pandas批量读入Excel、CSV类型文件](https://blog.csdn.net/weixin_42782150/article/details/93465872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pandas批量更改excel文件名

可以使用pandas和os库来批量更改excel文件名。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径
folder_path = 'path/to/folder/'

# 获取文件夹中所有excel文件的路径
excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 遍历excel文件路径列表，更改文件名
for path in excel_files:
    # 读取excel文件
    df = pd.read_excel(path)
    # 获取原文件名
    old_name = os.path.basename(path)
    # 根据需要更改文件名
    new_name = 'new_prefix_' + old_name
    # 构建新的文件路径
    new_path = os.path.join(folder_path, new_name)
    # 保存更改后的excel文件
    df.to_excel(new_path, index=False)
    # 删除原文件
    os.remove(path)

这段代码将读取文件夹中所有的.xlsx文件，将其文件名更改为"new_prefix_" + 原文件名，并保存到原路径下。同时，原文件也将被删除。你可以根据需要修改文件名前缀或后缀。