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。