python使用concat合并多个表格
时间: 2023-09-16 16:13:59 浏览: 60
可以使用Pandas库的concat()函数来合并多个表格。首先,将要合并的表格存储为Pandas DataFrame对象,然后使用concat()函数传递这些对象以进行合并。例如,要按行合并两个表格df1和df2,可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
```
其中,参数axis=0表示按行合并。如果要按列合并,则应设置axis=1。
相关问题
使用Python合并一个excel文件中多个工作表
您可以使用Python中的Pandas库来合并一个Excel文件中的多个工作表。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件中的所有工作表
excel_file = pd.ExcelFile('example.xlsx')
all_dfs = {sheet_name: excel_file.parse(sheet_name) for sheet_name in excel_file.sheet_names}
# 合并所有工作表
merged_df = pd.concat(all_dfs.values(), ignore_index=True)
# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
```
这段代码会读取名为 'example.xlsx' 的Excel文件中的所有工作表,然后将它们合并成一个DataFrame,最后将合并后的数据保存到名为 'merged_file.xlsx' 的新Excel文件中。您可以根据需要修改文件名和路径。
python合并excel多个工作表
Python可以使用pandas库来合并Excel多个工作表。具体步骤如下:
1.导入pandas库
```python
import pandas as pd
```
2.读取Excel文件
```python
excel_file = pd.ExcelFile('文件路径')
```
3.获取所有工作表名
```python
sheet_names = excel_file.sheet_names
```
4.循环读取每个工作表
```python
df_list = []
for sheet_name in sheet_names:
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name)
df_list.append(df)
```
5.合并所有工作表
```python
merged_df = pd.concat(df_list)
```
6.保存合并后的数据
```python
merged_df.to_excel('保存路径')
```
以上就是使用Python合并Excel多个工作表的步骤。