python实现多个excel表格提取指定行数和列数并合并

您好，对于您的问题，可以使用 pandas 库来实现。下面是一个示例代码，假设您需要提取 Sheet1 中的前 5 行和前 3 列，Sheet2 中的前 10 行和前 5 列，然后将两个结果合并。

import pandas as pd

# 读取 Sheet1 中的数据
df1 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', nrows=5, usecols='A:C')
# 读取 Sheet2 中的数据
df2 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2', nrows=10, usecols='A:E')

# 合并两个数据表
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

需要注意的是，`nrows` 参数用于指定需要提取的行数，`usecols` 参数用于指定需要提取的列。如果需要提取所有行或者所有列，则可以将该参数设为 None。如果需要忽略某些行或者某些列，则可以使用 `skiprows` 和 `skipcols` 参数。

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python实现多个excel表格提取指定列数并合并

可以使用Python的pandas库来实现多个Excel表格提取指定列数并合并。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格1
df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx', usecols=['列名1', '列名2'])

# 读取Excel表格2
df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx', usecols=['列名1', '列名3'])

# 合并两个表格
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 将合并后的结果保存到新Excel表格
df.to_excel('合并后的表格.xlsx', index=False)

其中，`usecols`参数用于指定要提取的列名，`concat`函数使用`axis=1`参数表示将两个表格按列方向合并。最后，使用`to_excel`函数将合并后的结果保存到新Excel表格中。

python实现多个excel表格提取列数并合并

您好，感谢您对ChitGPT的信任和使用。对于您的问题，我可以为您提供以下Python代码实现多个Excel表格提取列数并合并：

import pandas as pd
import glob

# 定义文件路径和列名字典
file_path = "your_file_path/*.xlsx" # 指定所有Excel文件位置
col_names = {"Sheet1": ["col1", "col2", "col3"]} # 定义Excel表中每个sheet的列名字典

# 定义函数提取表格中的列并合并
def merge_excel():
    all_data = pd.DataFrame()
    for f in glob.glob(file_path):
        df = pd.read_excel(f, sheet_name=None, header=None)  # 读取Excel文件中所有sheet的内容
        for sheet_name in col_names.keys():
            new_df = df[sheet_name][col_names[sheet_name]]  # 提取指定列名数据
            all_data = pd.concat([all_data, new_df])
    return all_data

# 调用函数合并所有Excel文件中指定的sheet中的数据
merged_data = merge_excel()
print(merged_data)

这段代码可以提取指定Excel表格中指定sheet的指定列，并将它们合并成一个DataFrame。您只需要将代码中的`your_file_path`替换为实际的Excel文件路径，`col_names`替换为实际的各sheet的列名字典即可。