python快速合并多个execl表,保留第一个表的表头
时间: 2024-02-06 15:13:00 浏览: 37
你可以使用Python中的pandas库来合并多个Excel表格,并且保留第一个表的表头。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取第一个表格
df = pd.read_excel('first_file.xlsx')
# 循环读取其他表格并合并
for file in ['second_file.xlsx', 'third_file.xlsx', 'fourth_file.xlsx']:
temp_df = pd.read_excel(file, header=None)
# 如果表头不是第一行,可以用下面这行代码
# temp_df.columns = temp_df.iloc[0]
df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)
# 保存合并后的表格
df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
```
在这个示例中,我们首先读取了第一个表格,并将其存储在`df`变量中。然后,我们使用一个循环来读取其他表格,并将它们与第一个表格合并。最后,我们使用`to_excel()`方法将合并后的表格保存为一个新的Excel文件。
注意,如果其他表格的表头不是第一行,你可能需要使用`temp_df.columns = temp_df.iloc[0]`来设置正确的表头。
相关问题
用python合并多个execl表哥,并对齐表头
好的,以下是一个将多个Excel表格合并并对齐表头的示例代码:
```
import pandas as pd
# 读取第一个 Excel 表格的数据
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
# 定义一个空的 DataFrame,用于存储所有 Excel 表格的数据
result = pd.DataFrame()
# 循环读取其他 Excel 表格的数据,合并到 result 中
for file in ['table2.xlsx', 'table3.xlsx', 'table4.xlsx']:
df = pd.read_excel(file)
result = result.append(df)
# 对齐表头
result = result.reindex(columns=df1.columns)
# 将第一个 Excel 表格和合并后的所有数据合并
df = pd.concat([df1, result], ignore_index=True)
# 输出到新的 Excel 表格中
df.to_excel('new_table.xlsx', index=False)
```
在代码中,首先使用 read_excel() 方法读取第一个 Excel 表格的数据,然后使用一个循环读取其他的 Excel 表格数据,并将它们合并到一个空的 DataFrame 中。合并时使用了 Pandas 库的 append() 方法,并未指定 ignore_index 参数,因此合并后的 DataFrame 的索引是不连续的。
在合并完成后,使用 DataFrame 的 reindex() 方法将合并后的 DataFrame 的表头与第一个 Excel 表格的表头对齐。最后,将第一个 Excel 表格和合并后的所有数据再次合并,并使用 Pandas 库的 to_excel() 方法将结果输出到一个新的 Excel 表格中,其中 index=False 参数表示不将 DataFrame 的索引写入输出文件中。
python 合并多个execl表
好的,以下是一个将多个 Excel 表格合并的示例代码:
```
import pandas as pd
# 读取第一个 Excel 表格的数据
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
# 定义一个空的 DataFrame,用于存储所有 Excel 表格的数据
result = pd.DataFrame()
# 循环读取其他 Excel 表格的数据,合并到 result 中
for file in ['table2.xlsx', 'table3.xlsx', 'table4.xlsx']:
df = pd.read_excel(file)
result = result.append(df)
# 将第一个 Excel 表格和合并后的所有数据合并
df = pd.concat([df1, result], ignore_index=True)
# 输出到新的 Excel 表格中
df.to_excel('new_table.xlsx', index=False)
```
在代码中,首先使用 read_excel() 方法读取第一个 Excel 表格的数据,然后使用一个循环读取其他的 Excel 表格数据,并将它们合并到一个空的 DataFrame 中。合并时使用了 Pandas 库的 append() 方法,并未指定 ignore_index 参数,因此合并后的 DataFrame 的索引是不连续的。
在合并完成后,将第一个 Excel 表格和合并后的所有数据再次合并,并使用 Pandas 库的 to_excel() 方法将结果输出到一个新的 Excel 表格中,其中 index=False 参数表示不将 DataFrame 的索引写入输出文件中。
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