python多个工作薄合并到工作表

你可以使用Python中的pandas库来合并多个工作薄到一个工作表中。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 读取第一个工作薄
df1 = pd.read_excel('workbook1.xlsx')

# 读取第二个工作薄
df2 = pd.read_excel('workbook2.xlsx')

# 合并工作薄
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 将合并后的工作表保存到新的工作薄中
merged_df.to_excel('merged_workbook.xlsx', index=False)

在上面的例子中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取了两个工作薄中的数据，并将它们存储在不同的DataFrame中。然后，我们使用`pd.concat()`函数将这两个DataFrame合并成一个DataFrame。最后，我们将合并后的DataFrame保存到一个新的工作薄中，使用`to_excel()`函数来实现。

注意，在使用`pd.concat()`函数时，我们将`ignore_index`参数设置为True，这是为了重置合并后DataFrame中的行索引。否则，如果两个工作薄中的行索引有重叠部分，合并后的结果会包含重复的行索引。

相关问题

python將多個工作薄合并為一個工作薄多表

你可以使用Python中的pandas库来合并多个工作簿。下面是一个示例代码，可以将多个Excel文件合并为一个工作簿中的多个表：

import pandas as pd
import glob

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

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 循环遍历所有文件，并将它们合并到DataFrame中
for filename in all_files:
    # 读取Excel文件中的所有表
    xl = pd.ExcelFile(filename)
    for sheet_name in xl.sheet_names:
        # 将表中的数据添加到DataFrame中
        sheet_data = xl.parse(sheet_name)
        df = df.append(sheet_data)

# 将所有表写入一个新的Excel文件中
with pd.ExcelWriter("merged.xlsx") as writer:
    for sheet_name, sheet_data in df.groupby("Sheet_Name"):
        sheet_data.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

在这个示例代码中，我们使用了glob模块来获取当前目录中的所有Excel文件，然后使用pandas的ExcelFile方法读取每个文件中的所有表，并将它们添加到一个空的DataFrame中。最后，我们使用ExcelWriter方法将DataFrame中的所有表写入一个新的Excel文件中。

如何用python合并几个excel工作薄的数据

Python可以使用`pandas`模块来合并多个Excel工作簿的数据。

首先需要安装`pandas`模块，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码来合并多个Excel工作簿的数据：

import pandas as pd

# 定义要合并的Excel文件列表
excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 定义要合并的工作表名称
sheet_name = 'Sheet1'

# 定义一个空的DataFrame对象
merged_data = pd.DataFrame()

# 循环读取每个Excel文件的数据，并合并到merged_data中
for file in excel_files:
    # 读取Excel文件中的数据
    data = pd.read_excel(file, sheet_name=sheet_name)

    # 将读取到的数据添加到merged_data中
    merged_data = merged_data.append(data, ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
merged_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们先定义了要合并的Excel文件列表和工作表名称。然后，我们定义了一个空的DataFrame对象`merged_data`，循环读取每个Excel文件中的数据，并将读取到的数据添加到`merged_data`中。最后，将合并后的数据保存到新的Excel文件中。

需要注意的是，在使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件时，可以通过`sheet_name`参数指定要读取的工作表名称。另外，`merged_data.to_excel()`函数可以将DataFrame对象保存为Excel文件，通过`index`参数指定是否保存行索引。