Python代码将多个个Excel表格按照地区名称对企业名称进行分类，并且新增一列是Excel名的一部分

以下是一个可以实现您需求的 Python 代码：

import pandas as pd
import os

# 文件夹路径
folder_path = 'excel_files'

# 读取文件夹内的所有 Excel 表格数据
excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

dfs = []
for file in excel_files:
    # 读取 Excel 表格数据
    df = pd.read_excel(file)
    # 新增一列 Excel 文件名的一部分
    df['文件名'] = os.path.basename(file).split('.')[0]
    dfs.append(df)

# 合并所有 Excel 表格数据
df = pd.concat(dfs)

# 按照地区名称分组
grouped = df.groupby('地区名称')

# 遍历每个地区分组
for name, group in grouped:
    print('地区名称：', name)
    print('企业名称：', list(group['企业名称']))
    print('文件名：', list(group['文件名']))

在这个示例中，我们首先读取了一个文件夹内的所有 Excel 表格数据，并新增了一列 `文件名`，该列是 Excel 文件名的一部分。然后，我们使用 `pd.concat` 函数将它们合并成一个 Pandas 的 DataFrame 对象。最后，我们使用 `groupby` 函数按照地区名称对数据进行分组，并输出企业名称列表和文件名列表。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您需要根据实际情况进行修改和调整。另外，您需要安装 Pandas 库才能运行这个代码。