import pandas as pd# 读取Excel文件中的内容df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 读取另一个Excel文件中的内容df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 将df1的内容添加到df2的末尾df2 = df2.append(df1, ignore_index=True)# 将合并后的内容写入一个新的Excel文件

df2.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

这段代码可以读取两个不同的Excel文件中的内容，将其中一个文件的内容添加到另一个文件的末尾，最后将合并后的内容写入一个新的Excel文件。其中，`pd.read_excel`函数用于读取Excel文件中的内容，`df.append`函数用于将一个DataFrame对象添加到另一个DataFrame对象的末尾，`df.to_excel`函数用于将DataFrame对象中的内容写入Excel文件中。`ignore_index=True`参数表示忽略原来的索引，重新生成新的索引。`index=False`参数表示不将DataFrame对象的索引写入Excel文件中。

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检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据的文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获取当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获取指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获取所有excel文件名 excels = get_excels() # 获取第一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获取第一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读取当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读取同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

这段代码的作用是将指定文件夹下的多个Excel文件中的同名Sheet进行合并，并将合并后的数据写入到一个新的Excel文件中。其中，使用了pandas库和openpyxl库来进行Excel文件的读写和操作。代码的主要流程如下：

1. 定义了函数get_excels()来获取指定文件夹下所有Excel文件的文件名。

2. 定义了函数get_sheets(first_excel_path)来获取指定Excel文件的所有Sheet名。

3. 定义了函数merge_files()来执行合并操作。首先，获取所有Excel文件名，并通过第一个Excel文件的路径来获取第一个Excel文件的所有Sheet名。然后，以第一个Excel文件为基础，创建一个新的Excel文件，并将第一个Excel文件的数据复制到新的Excel文件中。接着，遍历所有Sheet，使用pd.read_excel()方法读取当前结果文件当前Sheet的数据。然后，遍历所有Excel文件（除第一个Excel文件外），使用pd.ExcelFile()方法读取同名Sheet中的数据，并使用pd.concat()方法将数据合并到当前Sheet的数据中。最后，使用pd.ExcelWriter()方法将合并后的数据以追加的模式写入到新的Excel文件的每个Sheet中。

4. 在main函数中调用merge_files()函数来执行合并操作。

#%% import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的所有表格 excel_file = pd.ExcelFile('附件1-装箱数据.xlsx') # 读取指定表格 df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据') df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据') # 检查是否有缺失值 print(df1.isnull().sum()) print(df2.isnull().sum()) print(df1.head()) print(df2.head()) df2=df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True) df2.drop(columns=['重量']).values print(df1.head()) print(df2.head())

这段代码主要是对Excel文件中的两个表格进行读取，并进行了一些简单的数据处理和检查缺失值的操作。具体解释如下：

- 首先，通过 pandas 库中的 ExcelFile 类读取 Excel 文件中的所有表格。
- 然后，使用 read_excel() 方法读取指定的表格，并将其存储为 DataFrame 对象，分别命名为 df1 和 df2。
- 接着，使用 isnull() 和 sum() 方法检查 df1 和 df2 中是否有缺失值。
- 然后，使用 head() 方法查看 df1 和 df2 的前几行数据，以确保读取正确。
- 接下来，对 df2 中的耗材类型进行转换，转换为数字表示，袋为1，箱为0。
- 然后，使用 drop() 方法删除 df2 中的重量列，并使用 values 属性将其转换为 NumPy 数组。
- 最后，再次使用 head() 方法查看 df1 和 df2 的前几行数据，以确保数据处理和转换正确。

需要注意的是，代码中的 df2=df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True) 这一行不是很合理，因为它实际上没有对 df2 进行任何操作。正确的写法应该是 df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True)。