我需要一个批量处理excel表格的python代码

以下是一个示例代码，可以批量处理Excel表格：

import os
import pandas as pd

# 设置要处理的文件夹路径和要处理的文件类型
folder_path = r'C:\Users\username\Desktop\excel_folder'
file_type = 'xlsx'

# 遍历文件夹中的所有文件
for file in os.listdir(folder_path):
    if file.endswith('.' + file_type):
        # 读取Excel文件
        file_path = os.path.join(folder_path, file)
        df = pd.read_excel(file_path)
        
        # 在这里进行数据处理，例如添加新列、筛选数据等
        
        # 保存更改后的Excel文件
        new_file_path = os.path.join(folder_path, 'new_' + file)
        df.to_excel(new_file_path, index=False)

这个代码将遍历指定文件夹中的所有Excel文件，读取每个文件并进行数据处理，然后将更改后的数据保存为新的Excel文件。你可以根据需要修改数据处理部分的代码。

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windows 使用python批量处理excel表格平均值代码

在 Windows 上，可以使用 Python 自带的 openpyxl 库来处理 excel 表格。以下是一个示例代码，可以读取指定目录下的所有 excel 文件，计算每个表格的平均值并输出到新的 excel 文件中：

import openpyxl
import os

# 设置要处理的 excel 文件目录
excel_dir = 'path/to/excel/dir'

# 遍历目录下的所有 excel 文件
for file in os.listdir(excel_dir):
    if file.endswith('.xlsx'): # 只处理 .xlsx 文件
        file_path = os.path.join(excel_dir, file)
        
        # 读取 excel 文件
        workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
        sheet = workbook.active
        
        # 计算每列的平均值
        means = []
        for i in range(1, sheet.max_column+1):
            col_values = []
            for j in range(2, sheet.max_row+1):
                col_values.append(sheet.cell(row=j, column=i).value)
            means.append(sum(col_values) / len(col_values))
        
        # 将平均值输出到新的 excel 文件中
        output_file = os.path.join(excel_dir, f'{file.split(".")[0]}_output.xlsx')
        output_workbook = openpyxl.Workbook()
        output_sheet = output_workbook.active
        for i, mean in enumerate(means):
            output_sheet.cell(row=1, column=i+1, value=f'Column {i+1}')
            output_sheet.cell(row=2, column=i+1, value=mean)
        output_workbook.save(output_file)

在上述代码中，我们使用 openpyxl 的 load_workbook 函数读取 excel 文件，然后使用 max_column 和 max_row 属性获取表格的列数和行数，进而计算每列的平均值。最后，我们使用 Workbook 和 save 函数将平均值输出到新的 excel 文件中。注意，输出的文件名需要与原文件名有所区别，否则会被覆盖。

利用python写一个批量excel表格合并代码

可以使用 pandas 库来实现批量合并 excel 表格，以下是示例代码：

import pandas as pd
import os

# 获取当前目录下所有的 excel 文件
files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')]

# 读取所有 excel 文件的数据，并合并到一个 DataFrame 中
df = pd.concat([pd.read_excel(f) for f in files])

# 将合并后的数据保存到一个新的 excel 文件中
df.to_excel('merged.xlsx', index=False)

这段代码会将当前目录下所有的后缀为 .xlsx 的 excel 文件合并到一个新的 excel 文件 merged.xlsx 中。