用pandas将两个excel的内容合并，格式保持不变

可以使用pandas库将两个Excel文件中的内容合并为一个文件，并且可以保持原有格式不变。具体操作步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取两个Excel文件

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

3. 将两个DataFrame合并成一个DataFrame

merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

4. 将合并后的DataFrame写入Excel文件

merged_df.to_excel('merged.xlsx', index=False)

需要注意的是，如果两个Excel文件中存在相同的工作表或者命名不一致的工作表，则需要手动进行调整和合并。另外，pandas库可以保持原有格式的大部分内容，如字体、颜色、公式、图表等高级功能，但是在某些情况下可能会存在一些格式丢失的问题，需要手动进行调整。

相关问题

将两个excel内容合并

将两个Excel文件内容合并，可以使用Python中的`pandas`库。

下面是一个示例代码，将两个Excel文件的内容合并到一个新的Excel文件中：

import pandas as pd

# 读取第一个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 读取第二个Excel文件
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 合并两个Excel文件的内容
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 将合并后的数据写入到新的Excel文件中
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用`pandas`的`read_excel()`函数读取两个Excel文件的内容，并将它们存储在两个DataFrame对象中。然后，我们使用`concat()`函数将两个DataFrame对象合并为一个，`ignore_index=True`参数表示重新设置索引。最后，我们将合并后的DataFrame对象写入到一个新的Excel文件中，使用`to_excel()`函数实现。

需要注意的是，如果两个Excel文件中的列名不同，需要在合并之前先将它们重命名为相同的列名，否则合并后的DataFrame可能会出现列名不一致的情况。

用pandas将两个表上下合并，并且按照房屋坐落分组

可以使用 pandas 中的 `concat` 函数将两个表上下合并，然后使用 `groupby` 函数按照房屋坐落进行分组。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取两个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 将两个表格上下合并
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 按照房屋坐落进行分组
grouped = df.groupby('房屋坐落')

# 遍历每个分组，输出分组名和分组后的数据
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

其中，`table1.csv` 和 `table2.csv` 是需要合并的两个表格，`房屋坐落` 是需要按照其进行分组的列名。你可以根据自己的实际情况修改代码。