pandas合并多个excel文件后，为什么与原数据不一致

在使用`pd.concat()`函数合并多个Excel文件时，如果这些文件中的数据存在缺失值或重复值，那么合并后的数据框的顺序可能与原始数据的顺序不同。这是因为`pd.concat()`函数默认会按照行索引进行合并，而行索引可能在不同的文件中具有不同的顺序，或者存在重复值导致顺序发生变化。

如果需要保持原始数据的顺序，可以在读取每个Excel文件时，先按照某个列进行排序，然后再进行合并。具体代码如下：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')

# 循环读取每个Excel文件，并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    df = df.sort_values('column_name')  # 按照某一列排序
    dfs.append(df)

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

在上面的代码中，`pd.DataFrame.sort_values()`函数用于按照某一列进行排序。这样就可以保持原始数据的顺序。如果仍然存在重复值，可以使用`pd.DataFrame.drop_duplicates()`函数去除重复值。

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pandas合并多个excel文件后，为什么与原数据顺序不一致

在使用`pd.concat()`函数将多个Excel文件合并成一个数据框时，合并后的数据框的顺序可能与原始数据的顺序不同。这是因为`pd.concat()`默认按照行索引进行合并，而行索引可能在不同的文件中具有不同的顺序。

为了保持原始数据的顺序，可以在读取每个Excel文件时，使用一个新的列来记录该文件的顺序，然后在合并数据框时根据该列进行排序。具体代码如下：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')

# 循环读取每个Excel文件，并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for i, file in enumerate(excel_files):
    df = pd.read_excel(file)
    df['file_order'] = i  # 添加一个新的列，记录该文件的顺序
    dfs.append(df)

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 根据文件顺序进行排序
merged_df = merged_df.sort_values('file_order')

在上面的代码中，`enumerate()`函数用于获取每个Excel文件在文件列表中的索引，然后将该索引存储在一个新的列中。最后，使用`pd.DataFrame.sort_values()`函数按照该列对数据框进行排序，以保持原始数据的顺序。

pandas合并多个excel文件后，为什么与原数据值不一致

在使用`pd.concat()`函数合并多个Excel文件时，如果这些文件中的数据类型不一致，或者存在缺失值或重复值，那么合并后的数据框的值可能与原始数据不一致。

如果合并后的数据值与原始数据不一致，可以先检查每个Excel文件中的数据类型是否一致，以及是否存在缺失值或重复值。如果存在不一致的数据类型，可以使用`pd.DataFrame.astype()`函数将数据类型统一转换。如果存在缺失值或重复值，可以使用`pd.DataFrame.dropna()`函数或`pd.DataFrame.drop_duplicates()`函数进行处理。

具体代码如下：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')

# 循环读取每个Excel文件，并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    df = df.astype({'column_name': 'float'})  # 将数据类型转换为float类型
    df = df.dropna()  # 删除缺失值
    df = df.drop_duplicates()  # 删除重复值
    dfs.append(df)

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

在上面的代码中，`pd.DataFrame.astype()`函数用于将某一列的数据类型转换为float类型。`pd.DataFrame.dropna()`函数用于删除缺失值。`pd.DataFrame.drop_duplicates()`函数用于删除重复值。这样就可以保证合并后的数据框的值与原始数据一致。