pandas合并多个excel并保留第一行数据

在Python的pandas库中，可以使用`read_excel()`函数读取Excel文件，并利用`concat()`或`append()`方法将多个Excel文件合并。如果你想保留每个文件的第一行作为结果集的一部分，你需要对每个文件分别操作。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame来存储所有数据
all_data = pd.DataFrame()

# 循环遍历文件列表
for file_name in ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']:
    # 读取单个Excel文件，指定skiprows=0表示保留第一行
    df_temp = pd.read_excel(file_name, skiprows=0)
    
    # 将当前文件的数据添加到all_data中
    all_data = all_data.append(df_temp)

# 如果你想保持列名一致，可以在最后设置一次列名
all_data.columns = all_data.iloc[0].tolist()  # 假设第一行是列名，替换为实际操作
all_data = all_data.drop(0)  # 删除第一行（因为已经添加到了其他行）

all_data

相关问题

pandas合并excel保留第一行数据

Pandas是一个强大的数据分析库，在Python中常用于处理Excel文件。如果你想从多个Excel文件中合并数据，并希望保留每个文件的第一行作为列名，可以使用`pandas.concat()`函数结合`read_excel()`方法。首先，你需要读取每一部分的数据：

import pandas as pd

# 假设你有名为file1.xlsx, file2.xlsx等的Excel文件
dfs = []
for filename in ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', ...]: # 列出所有文件
    df_temp = pd.read_excel(filename)
    dfs.append(df_temp)

# 然后你可以将它们按照索引合并，第一行会被自动识别为列名
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)  # 参数ignore_index=True会删除原索引并自动生成新索引

# 如果你想保留原有的列名顺序，可以调整合并方式：
# merged_df = pd.concat(dfs, keys=[df.columns.tolist() for df in dfs], ignore_index=True)

在这里，`keys`参数可以根据需要设置成每个DataFrame的列名列表，以保持原始列名的顺序。

pandas将一个数据写入excel文件多个行中

可以使用pandas的to_excel方法来将数据写入excel文件。如果想要将数据写入多个行中，可以使用指定行的方式来写入数据。

例如，如果想要将数据写入从第2行开始的多个行中，可以使用以下代码：

import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 34, 29], 'Country': ['US', 'UK', 'CA']}
df = pd.DataFrame(data)

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=1, index=False)
writer.save()

在上面的代码中，我们使用了startrow参数来指定从第2行开始写入数据。这样，数据就会依次写入第2行、第3行和第4行。同时，我们也将index参数设置为False，以避免写入索引列。

需要注意的是，如果使用startrow参数来写入数据，那么在写入之前，需要将整个excel文件的内容清空，否则可能会出现数据写入错误的情况。