python怎么纵向拼接多个excel

文件？

您可以使用 pandas 库中的 concat() 方法来实现纵向拼接多个 Excel 文件。具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库。

2. 使用 pandas 的 read_excel() 方法读取要拼接的多个 Excel 文件。

3. 使用 pandas 的 concat() 方法将读取的 Excel 文件进行纵向拼接。

4. 使用 pandas 的 to_excel() 方法将拼接后的结果保存为新的 Excel 文件。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取要拼接的多个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

# 纵向拼接多个 Excel 文件
result = pd.concat([df1, df2, df3])

# 将拼接后的结果保存为新的 Excel 文件
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

希望对您有所帮助！

相关问题

python excel纵向拼接

在Python中，你可以使用pandas库来实现Excel文件的纵向拼接。Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了`pd.concat()`函数用于合并多个DataFrame，包括Excel文件。下面是如何操作的步骤：

1. **导入必要的库**[^1]:

   import os
   import glob
   import pandas as pd

2. **设置工作目录**:

   os.chdir('D:\\合并')  # 更改到包含Excel文件的目录

3. **利用glob模块查找文件**:

   files = glob.glob('*.xlsx')  # 找到当前目录下的所有.xlsx文件

4. **读取并合并Excel文件**:

   dfs = map(pd.read_excel, files)  # 使用map函数对每个文件应用read_excel函数
   df = pd.concat(dfs)  # 合并所有数据到一个DataFrame df

5. **查看结果数据**:

   print(df)

6. **保存合并后的数据到新的Excel文件**:

   df.to_excel('result.xlsx', encoding='gb18030')  # 设置编码以防止中文乱码

这样就完成了Excel文件的纵向拼接。如果你需要进一步的操作，如预处理数据或筛选特定列，可以在上述代码的基础上添加相应的pandas函数。

python批量处理excel文件

要使用Python批量处理Excel文件，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的库，如pandas和os：

   import pandas as pd
   import os

2. 获取指定文件夹下的所有文件名：

   name_list = os.listdir('文件夹路径')

3. 使用循环遍历每个文件，并读取Excel文件：

   for file_name in name_list:
       df = pd.read_excel('文件夹路径/' + file_name)
       # 在这里可以对读取的Excel文件进行相应的操作

4. 如果需要对读取的文件进行数据操作，可以在读取代码之后添加相应的操作代码。例如，删除重复值：

   for file_name in name_list:
       df = pd.read_excel('文件夹路径/' + file_name)
       df = df.drop_duplicates()
       # 在这里可以进行其他的数据操作

5. 如果需要将多个Excel文件合并成一个文件，可以使用concat函数进行纵向拼接：

   df_combined = pd.DataFrame()  # 创建一个空的DataFrame用于存储合并后的数据
   for file_name in name_list:
       df = pd.read_excel('文件夹路径/' + file_name)
       df_combined = pd.concat(\[df_combined, df\])

请注意，以上代码仅为示例，具体的文件路径和操作代码需要根据实际情况进行修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [利用Python对Excel文件进行批量操作](https://blog.csdn.net/junhongzhang/article/details/121436949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]