如何使用python将一个excel中不同sheet的数据整合到一起形成新的excel 表，代码及详细注释

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel文件并合并不同工作表的数据。以下是使用pandas的一个简单示例：

# 首先，需要安装pandas和openpyxl库，如果还没有安装，可以使用pip安装：
# pip install pandas openpyxl

import pandas as pd

# 定义读取数据的函数，这里假设所有工作表都有相同的列名
def merge_sheets(input_file, output_file):
    # 读取Excel文件，指定engine='openpyxl'是为了支持xlsx文件
    writer = pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl')

    # 使用pandas的read_excel函数，参数sheet_name=None表示读取所有工作表
    for sheet_name in pd.read_excel(input_file, sheet_name=None):  
        if sheet_name is not None:  # 如果不是第一个Sheet，添加标题行
            df = pd.read_excel(input_file, sheet_name=sheet_name, header=0, index_col=False)
        else:  # 对于第一个Sheet，设置index=False，因为通常第一个Sheet不需要索引
            df = pd.read_excel(input_file, sheet_name=sheet_name, header=0, index_col=False, usecols="A:B")  # 可能只需要特定列
        
        # 写入到Excel writer对象，这里的`startrow`用于插入新数据的位置，`engine='openpyxl'`保持了原格式
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startrow=len(writer.sheets), index=False)

    # 最后关闭Excel writer，实际保存文件
    writer.save()

# 使用这个函数，传入源文件和目标文件路径
merge_sheets('input.xlsx', 'output.xlsx')

在这个例子中，我们遍历输入文件的所有工作表，并将它们逐个读取成DataFrame，然后写入到新的输出Excel文件中。注意，每个工作表都会独立作为一个sheet存在输出文件中。