Python合并多个excel表

Python可以使用pandas库来合并Excel多个工作表。具体步骤如下：

1.导入pandas库

import pandas as pd

2.读取Excel文件

excel_file = pd.ExcelFile('文件路径')

3.获取所有工作表名

sheet_names = excel_file.sheet_names

4.循环读取每个工作表

df_list = []
for sheet_name in sheet_names:
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name)
    df_list.append(df)

5.合并所有工作表

merged_df = pd.concat(df_list)

6.保存合并后的数据

merged_df.to_excel('保存路径')

以上就是使用Python合并Excel多个工作表的步骤。

相关问题

python合并多个excel表

可以使用Python的pandas库来合并多个Excel表格。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取多个Excel文件
file1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
file2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
file3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

# 合并文件
merged = pd.concat([file1, file2, file3])

# 将合并的结果输出到新的Excel文件中
merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用pandas的`read_excel`函数读取了三个Excel文件。然后，我们使用`concat`函数将这三个文件合并为一个数据框。最后，我们使用`to_excel`函数将合并的结果输出到一个新的Excel文件中。

注意，如果多个Excel文件的列名不同，需要在合并之前对它们进行重命名或调整。

python合并多个excel去表头

### 回答1：
可以使用Python的pandas库来合并多个Excel文件。具体步骤如下：

1.导入pandas库

import pandas as pd

2.读取Excel文件

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

3.合并Excel文件

df_merge = pd.concat([df1, df2, df3])

其中，pd.concat()函数用于将多个DataFrame对象按行连接起来。

4.去掉重复的表头

df = df_merge.drop_duplicates()

其中，drop_duplicates()函数用于去掉DataFrame对象中的重复行。

5.将结果保存为Excel文件

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

其中，to_excel()函数用于将DataFrame对象保存为Excel文件，index=False参数用于去掉行索引。

通过以上步骤，就可以合并多个Excel文件并去掉重复的表头。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用pandas库来合并多个excel文件并去掉表头。

首先，我们需要安装pandas库。可以使用以下命令在命令行中安装pandas：

pip install pandas

然后，我们可以使用pandas库中的`read_excel`函数来读取每个excel文件。我们可以使用一个空的pandas的DataFrame来存储合并后的数据。

下面是具体的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 定义需要合并的excel文件列表
excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 循环读取每个excel文件并合并到merged_data中
for file in excel_files:
    # 读取excel文件
    data = pd.read_excel(file)
    
    # 移除表头
    data = data[1:]
    
    # 合并数据到merged_data中
    merged_data = pd.concat([merged_data, data], 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)

print("合并完成并保存为merged_file.xlsx文件")

以上代码首先导入了pandas库，并创建了一个空的DataFrame来存储合并后的数据。

接着，定义一个excel文件列表，列出需要合并的所有excel文件。

然后，使用一个循环读取每个excel文件并合并到merged_data中。在每个文件中，我们首先使用`read_excel`函数读取文件的数据。然后，移除数据的第一行作为表头。最后，使用`concat`函数将当前文件的数据合并到merged_data中。

最后，使用`to_excel`函数将合并后的数据保存为一个新的excel文件，并命名为"merged_file.xlsx"。

通过以上代码，我们可以实现合并多个excel文件并去掉表头的功能。

### 回答3：
要合并多个Excel文件并去掉表头，可以使用Python的pandas库来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用pandas的`read_excel`函数来读取每个Excel文件，并将其存储为DataFrame对象。假设我们有3个Excel文件，分别是file1.xlsx、file2.xlsx和file3.xlsx，我们可以使用以下代码来读取它们：

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', skiprows=1)
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', skiprows=1)
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx', skiprows=1)

在`read_excel`函数中，我们使用`skiprows`参数来指定要跳过的行数。由于我们要去掉表头，所以设置`skiprows=1`，跳过第一行。

接下来，我们可以使用pandas的`concat`函数来合并这些DataFrame对象：

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

`concat`函数接受一个列表作为参数，其中包含要合并的DataFrame对象。它会沿着行的方向将它们连接起来。

最后，我们可以使用pandas的`to_excel`函数将合并后的DataFrame保存为新的Excel文件：

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

在`to_excel`函数中，我们可以指定要保存的文件名，并通过`index=False`参数来禁止保存索引。

整个过程的完整代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', skiprows=1)
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', skiprows=1)
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx', skiprows=1)

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])
merged_df.to_excel('merged.xlsx', index=False)

通过这种方式，我们可以轻松地合并多个Excel文件并去掉表头。