python合并多个csv文件为一个excel表不同工作簿

您可以使用Python中的pandas库来合并多个CSV文件为一个Excel表不同工作簿。以下是一个示例代码，假设您已经安装了pandas库：

import pandas as pd

# 定义要合并的CSV文件列表
csv_files = ["file1.csv", "file2.csv", "file3.csv"]

# 创建一个空的Excel文件
writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="xlsxwriter")

# 遍历CSV文件列表，逐个读取并写入Excel文件中
for csv_file in csv_files:
    # 读取CSV文件
    df = pd.read_csv(csv_file)
    # 获取文件名作为工作表名
    sheet_name = csv_file.split(".")[0]
    # 将数据写入Excel文件中的新工作表
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

这段代码将多个CSV文件合并为一个Excel文件，并将每个CSV文件写入Excel文件中的新工作表中，工作表名与CSV文件名相同。您可以根据需要进行修改。

相关问题

python将两个csv文件保存为一个xlsx中，可设置sheet

好的，我可以帮你回答这个问题。如果你想用Python将两个csv文件保存为一个xlsx文件中，并且可以设置sheet，你可以使用Python的pandas库。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个csv文件
df1 = pd.read_csv("file1.csv")
df2 = pd.read_csv("file2.csv")

# 创建一个新的工作簿
writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="xlsxwriter")

# 将两个数据集写入不同的sheet
df1.to_excel(writer, sheet_name="Data Set 1", index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name="Data Set 2", index=False)

# 保存工作簿
writer.save()

这个例子首先使用pandas库读取了两个csv文件，然后创建了一个新的工作簿。使用pandas的to_excel方法将两个数据集写入不同的sheet中，并将工作簿保存为output.xlsx文件。你可以根据自己的需求修改这个例子，并使用pandas库中的其他功能实现更多的操作。

python生成的csv文件超过100w行，excel显示不全，怎么生成两个工作簿

如果你在Python中处理CSV文件，并且文件内容超过100万行，Excel可能无法一次性完整显示。为了避免这个问题，你可以将大文件分割成两个或更多的较小的工作簿。以下是使用pandas库的一个简单步骤：

1. 首先，安装pandas库（如果还没安装）：

   pip install pandas

2. 然后，使用pandas读取大CSV文件并分段保存到新的工作簿中：

import pandas as pd

# 假设你的大文件名为large_file.csv
chunksize = 10 ** 5  # 每次读取10万行
output_files = []  # 存储每个工作簿的文件名

# 使用pandas的read_csv函数，每次迭代读取指定行数，然后保存为一个新的Excel文件
for i in range(0, df.shape[0], chunksize):
    chunk_df = df.iloc[i:i + chunksize]  # 分割数据框
    file_name = f"part_{i}_{i+chunksize-1}.xlsx"  # 创建文件名，如part_000000_099999.xlsx
    chunk_df.to_excel(file_name, index=False)  # 保存到Excel
    output_files.append(file_name)

# output_files现在包含所有工作簿的文件路径

在这个例子中，`df`是你需要处理的大DataFrame。这个脚本会将数据分为10万行一组，依次创建并保存新的Excel工作簿。