python批量读取不同的excel文件合成一个文件

你可以使用Python的pandas库来批量读取不同的Excel文件并将它们合并成一个文件。

首先，导入pandas库和os库：

import pandas as pd
import os

然后，设置Excel文件所在的文件夹路径：

folder_path = 'path/to/folder/with/excel/files'

接下来，使用os库的listdir函数获取该文件夹中的所有Excel文件的文件名：

file_names = os.listdir(folder_path)

然后，使用pandas库的concat函数将所有Excel文件合并为一个DataFrame：

df = pd.concat([pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file_name)) for file_name in file_names])

最后，将合并后的DataFrame保存为一个新的Excel文件：

df.to_excel('path/to/new/excel/file.xlsx', index=False)

注意，假设所有Excel文件的格式都相同，即它们都有相同的列名和数据类型。如果不是这种情况，你需要先处理每个Excel文件，确保它们的格式相同，再进行合并操作。

相关问题

Windows系统python批量读取不同的excel文件合成一个文件

您可以使用Python中的pandas库来读取和合并不同的Excel文件。以下是一个示例代码，它假定您的Excel文件都位于同一个文件夹中：

import os
import pandas as pd

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

# 获取文件夹中所有Excel文件的文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 创建一个空DataFrame以存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 循环遍历所有Excel文件并将它们合并到一个DataFrame中
for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    data = pd.read_excel(file_path)
    merged_data = pd.concat([merged_data, data], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中
merged_data.to_excel('path/to/output/file.xlsx', index=False)

您需要将`folder_path`替换为您实际的文件夹路径，并将`'path/to/output/file.xlsx'`替换为您希望保存合并后数据的文件路径。此外，您可能需要更改`read_excel`函数的参数以匹配您Excel文件的实际格式。

Windows系统python批量读取不同的excel文件合成一个文件，不同的EXCEL文件数据按行放置在合成的EXCEL文件中

可以使用Python的pandas库来读取不同的Excel文件并将它们合并到一个文件中。以下是一个示例代码，假设所有的Excel文件都保存在同一个文件夹中：

import pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹中所有Excel文件的文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 将所有Excel文件读取为pandas的DataFrame对象
dfs = []
for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    df = pd.read_excel(file_path)
    dfs.append(df)

# 将所有DataFrame对象合并到一个DataFrame对象中
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 将合并后的DataFrame对象保存到一个新的Excel文件中
merged_df.to_excel('merged.xlsx', index=False)

这段代码会将所有Excel文件读取为pandas的DataFrame对象，然后使用`pd.concat`函数将它们合并到一个DataFrame对象中。最后，它会将合并后的DataFrame对象保存到一个新的Excel文件中。您可以根据需要修改文件夹路径和文件名。