使用python,选择文件夹,将文件夹内所有个excel合并至一个新excel中并保存在桌面

时间: 2023-05-15 12:06:35 浏览: 109
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使用python将多个excel文件合并到同一个文件的方法

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您可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。以下是代码示例: ```python import os import pandas as pd # 选择文件夹 folder_path = input("请输入文件夹路径:") # 获取文件夹内所有excel文件的路径 file_paths = [os.path.join(folder_path, file) for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.xlsx')] # 读取所有excel文件并合并 df_list = [] for file_path in file_paths: df = pd.read_excel(file_path) df_list.append(df) merged_df = pd.concat(df_list) # 保存合并后的excel文件至桌面 desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop") merged_df.to_excel(os.path.join(desktop_path, "merged.xlsx"), index=False) ``` 请注意,您需要安装pandas库才能运行此代码。您可以使用以下命令在命令行中安装pandas: ``` pip install pandas ```
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请帮我详细分析以下python代码的作用import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.cluster import KMeans # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel(r'D:/存储桌面下载文件夹/管道坐标数据.xlsx') label = df['序号'].values.tolist() x_list = df['X 坐标'].values.tolist() y_list = df['Y 坐标'].values.tolist() data = np.column_stack((x_list, y_list, label)) # 训练模型 ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=18, affinity='euclidean', linkage='average') #ac=KMeans(n_clusters=12,n_init='auto') clustering = ac.fit(data[:, :-1]) # 获取每个数据所属的簇标签 cluster_labels = clustering.labels_ print(cluster_labels) # 将簇标签与数据合并,并按照簇标签排序 df['cluster_label'] = cluster_labels df_sorted = df.sort_values(by='cluster_label') # 保存排序后的结果到 CSV 文件 df_sorted.to_csv('18 类_result.csv', index=False) # 绘制聚类散点图 unique_labels = np.unique(cluster_labels) colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'yellow', 'silver', 'cyan', 'pink', 'navy', 'lime', 'gold', 'indigo', 'cyan', 'teal', 'deeppink', 'maroon', 'firebrick', 'yellowgreen', 'olivedrab'] # 预定义颜色列表 for label, color in zip(unique_labels, colors): cluster_points = data[cluster_labels == label] plt.scatter(cluster_points[:, 0], cluster_points[:, 1], c=color, label=f'Cluster {label}') plt.scatter(26, 31, color='gold', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 把 corlor 设置为空,通过 edgecolors 来控制颜色 plt.xlabel('X 坐标') plt.ylabel('Y 坐标') plt.legend() plt.show()

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