pycharm 合并多个excel 其中一个excel有近60万行数据
时间: 2023-11-29 18:07:00 浏览: 37
Pycharm可以使用pandas库来合并多个Excel文件。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取要合并的Excel文件
file1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
file2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
file3 = pd.read_excel('file3.xlsx')
# 合并数据
merged_data = pd.concat([file1, file2, file3], ignore_index=True)
# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
```
这段代码将读取三个Excel文件,将它们合并成一个数据框,并将结果保存为新的Excel文件。如果其中一个Excel文件有近60万行数据,可能会需要一些时间来处理。建议在处理大型数据时使用适当的硬件和优化技术,以确保代码的性能和效率。
相关问题
使用pycharm 合并一个指定文件夹下的多个excel 到一个excel的不同sheet页,且其中一个excel有近60万行数据
以下是使用Python和pandas库来合并一个指定文件夹下的多个excel到一个excel的不同sheet页的示例代码:
```python
import os
import pandas as pd
# 设置文件夹路径和目标文件名
folder_path = "/path/to/folder"
output_file = "merged.xlsx"
# 获取文件夹中所有excel文件名
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 创建一个ExcelWriter对象,用于写入合并后的数据
writer = pd.ExcelWriter(output_file, engine='xlsxwriter')
# 遍历所有excel文件并合并到不同的sheet页中
for file in files:
# 读取excel文件中的数据
data = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file))
# 将数据写入到ExcelWriter对象中的不同sheet页中
data.to_excel(writer, sheet_name=os.path.splitext(file)[0], index=False)
# 保存ExcelWriter对象中的数据到文件
writer.save()
```
上述代码中,我们首先设置了文件夹路径和目标文件名。然后,通过`os.listdir()`函数获取文件夹中所有以`.xlsx`结尾的文件名,并遍历这些文件。在遍历过程中,我们使用`pd.read_excel()`函数读取每个excel文件中的数据,并使用`pd.ExcelWriter()`函数创建一个ExcelWriter对象。然后,使用`to_excel()`函数将每个excel文件中的数据写入到ExcelWriter对象中的不同sheet页中,使用`os.path.splitext()`函数获取文件名作为sheet页名称。最后,我们使用`writer.save()`函数将ExcelWriter对象中的数据保存到目标文件中。
需要注意的是,如果其中一个excel文件有近60万行数据,可能会导致内存不足或者执行时间过长。可以考虑使用`pd.read_excel()`函数的`chunksize`参数来逐块读取数据,并使用`pd.concat()`函数将这些数据合并起来。示例代码如下:
```python
import os
import pandas as pd
# 设置文件夹路径和目标文件名
folder_path = "/path/to/folder"
output_file = "merged.xlsx"
# 获取文件夹中所有excel文件名
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 创建一个ExcelWriter对象,用于写入合并后的数据
writer = pd.ExcelWriter(output_file, engine='xlsxwriter')
# 遍历所有excel文件并合并到不同的sheet页中
for file in files:
# 逐块读取excel文件中的数据
for chunk in pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file), chunksize=10000):
# 将数据写入到ExcelWriter对象中的不同sheet页中
chunk.to_excel(writer, sheet_name=os.path.splitext(file)[0], index=False)
# 保存ExcelWriter对象中的数据到文件
writer.save()
```
上述代码中,我们使用`pd.read_excel()`函数的`chunksize`参数将每个excel文件逐块读取。这里我们设置每次读取10000行数据,可以根据实际情况进行调整。然后,我们使用`pd.concat()`函数将这些数据逐块合并起来,并使用`to_excel()`函数将合并后的数据写入到ExcelWriter对象中的不同sheet页中。最后,我们使用`writer.save()`函数将ExcelWriter对象中的数据保存到目标文件中。
使用pycharm 将多个excel放到一个excel的不同sheet里
可以使用python中的pandas库来实现将多个excel文件合并到一个excel的不同sheet里。
以下是实现的步骤:
1. 导入pandas库和os库
```python
import pandas as pd
import os
```
2. 定义要合并的excel文件所在的文件夹路径
```python
folder_path = "path/to/excels/folder"
```
3. 获取文件夹中所有excel文件的文件名
```python
files = os.listdir(folder_path)
excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')]
```
4. 定义一个空的pandas dataframe,用于存储所有excel文件的数据
```python
all_data = pd.DataFrame()
```
5. 循环遍历所有excel文件,将每个文件的数据添加到all_data中
```python
for file in excel_files:
full_path = os.path.join(folder_path, file)
data = pd.read_excel(full_path)
all_data = all_data.append(data, ignore_index=True)
```
6. 将all_data中的数据按照需要的方式分组,并将每个组的数据保存到一个新的excel文件的不同sheet里
```python
grouped_data = all_data.groupby('group_column_name')
with pd.ExcelWriter('output_file.xlsx') as writer:
for name, group in grouped_data:
group.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)
```
其中,'group_column_name'是用于分组的列的名称,'output_file.xlsx'是输出的excel文件的名称。
完整代码示例:
```python
import pandas as pd
import os
folder_path = "path/to/excels/folder"
files = os.listdir(folder_path)
excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')]
all_data = pd.DataFrame()
for file in excel_files:
full_path = os.path.join(folder_path, file)
data = pd.read_excel(full_path)
all_data = all_data.append(data, ignore_index=True)
grouped_data = all_data.groupby('group_column_name')
with pd.ExcelWriter('output_file.xlsx') as writer:
for name, group in grouped_data:
group.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)
```