如何通过循环简单地读取一个文件夹中仅有最后几个数字不同的excel并将其合并在一个dataframe中

要通过循环读取一个文件夹中仅相差最后几个数字的不同Excel文件，并将它们合并到一个DataFrame中，可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
from glob import glob

2. 使用`glob`函数获取文件夹中所有符合条件的Excel文件（假设文件名规则是连续的整数，例如`file_0.xlsx`, `file_1.xlsx`, ..., `file_n.xlsx`）：

folder_path = "path/to/your/folder"  # 替换为实际文件夹路径
file_pattern = f"{folder_path}/*.xlsx"
files = glob(file_pattern)

3. 初始化一个空的DataFrame来存储结果：

all_data = pd.DataFrame()

4. 循环遍历文件列表，逐个读取并处理每个文件：

for file in files:
    df_temp = pd.read_excel(file)  # 读取单个Excel文件

    # 如果文件是最后一个或者与前一个文件只差一个数字，直接合并
    if len(files) == 1 or int(file.split("_")[-1]) - int(files[-2].split("_")[-1]) <= 1:
        all_data = all_data.append(df_temp, ignore_index=True)
    else:
        # 如果有较大的数字差异，则需要做额外的处理（这里仅展示基本思路，具体可能需要根据实际数据结构调整）
        last_number = int(files[-2].split("_")[-1])
        for i in range(last_number + 1, int(file.split("_")[-1])):
            temp_df = read_and_process_extra_files(folder_path, f"file_{i}.xlsx")  # 自定义的函数，处理其他缺失文件
            all_data = all_data.append(temp_df, ignore_index=True)

all_data

5. **相关问题**:
1. 如果文件名不是连续的数字，如何修改查找策略？
2. 在处理大量文件时，如何提高性能？
3. 如果文件中的某些列不需要合并，如何筛选出需要合并的数据？