glob和pandas完成excel的合并

可以使用glob和pandas来完成多个Excel文件的合并。

glob用于获取符合特定规则的文件路径列表，pandas用于读取和合并Excel文件。

以下是一个示例代码：

import glob
import pandas as pd

# 使用glob获取所有需要合并的Excel文件路径
files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')

# 使用pandas读取Excel文件并合并
df = pd.concat([pd.read_excel(fp) for fp in files], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
df.to_excel('path/to/output/file.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用glob获取所有需要合并的Excel文件的路径列表，然后使用pandas的`read_excel`函数读取每个Excel文件并将其合并为一个DataFrame对象。最后，我们将合并后的数据保存为新的Excel文件。

需要注意的是，在合并Excel文件时，我们使用了`ignore_index=True`参数来重新设置行索引，以便在合并后的DataFrame中创建新的连续索引。

相关问题

pandas对execl合并

Pandas提供了一个非常方便的方法来合并多个Excel文件。以下是一个简单的示例代码，可以将多个Excel文件合并成一个文件：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有Excel文件
all_files = glob.glob("*.xlsx")

# 合并所有Excel文件
combined_df = pd.concat([pd.read_excel(f) for f in all_files], ignore_index=True)

# 保存合并后的Excel文件
combined_df.to_excel("combined.xlsx", index=False)

在这个示例中，我们使用glob模块获取所有Excel文件，使用Pandas的concat()函数将所有文件合并成一个DataFrame，最后使用to_excel()函数将合并后的DataFrame保存为一个Excel文件。如果你需要更多的控制，可以使用Pandas的merge()函数来合并Excel文件。

pandas批量读取excel

可以使用Pandas库来批量读取Excel文件。你可以使用glob.glob函数获取文件路径，定义一个列表来存储每个Excel文件的数据，然后使用concat方法将所有数据合并到一个DataFrame中。具体步骤如下：

首先，导入必要的库：
import pandas as pd
import glob

接下来，使用glob.glob函数获取所有Excel文件的路径：
file_paths = glob.glob("*.xlsx")

然后，定义一个空的DataFrame来存储所有数据：
df = pd.DataFrame()

接下来，使用for循环逐个读取每个Excel文件的数据，并将其合并到df中：
for file_path in file_paths:
data = pd.read_excel(file_path)
df = pd.concat([df, data], ignore_index=True)

最后，你可以使用df来处理和分析批量读取到的Excel数据。请注意，这里的示例假设你的Excel文件都在当前工作目录下，你可以根据实际情况修改文件路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python Pandas批量读取csv文件到dataframe的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38593380/13771508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pandas批量读入Excel、CSV类型文件](https://blog.csdn.net/weixin_42782150/article/details/93465872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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