如何用Python合并多个Excel 。

可以使用Python中的pandas库来合并多个Excel文件。以下是一个示例代码，假设我们要合并名为“file1.xlsx”和“file2.xlsx”的两个Excel文件：

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

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

以上代码中，我们首先使用pandas的read_excel函数读取两个Excel文件。然后，使用concat函数将两个DataFrame合并为一个。最后，使用to_excel函数将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中。其中，index=False表示不保存行索引。如果需要保留行索引，可以将其设置为True。

相关问题

用python合并多个excel

在Python中，我们可以使用pandas库来方便地合并多个Excel文件。Pandas提供了一个`concat()`或`read_excel()`函数，可以按照行或列将多个Excel表格组合在一起。以下是基本步骤：

1. 首先，安装所需的库，如果你还没有安装pandas和openpyxl，可以使用pip安装：

pip install pandas openpyxl

2. 然后，导入pandas模块并读取Excel文件。假设你有多个Excel文件放在一个目录下，你可以使用列表来存储它们的路径：

import os
import pandas as pd

# 获取当前目录下的所有Excel文件
files = [os.path.join('.', filename) for filename in os.listdir('.') if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls')]

3. 使用`pd.concat()`函数逐个读取并合并文件：

# 初始化结果为空DataFrame
all_data = pd.DataFrame()

for file_path in files:
    data = pd.read_excel(file_path)
    all_data = pd.concat([all_data, data], ignore_index=True)  # 忽略索引以便重新排序

4. 最后，保存合并后的数据到一个新的Excel文件：

all_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

用python合并多个excel文件

你可以使用`pandas`库来合并多个Excel文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有要合并的Excel文件的文件名
file_names = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')

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

# 遍历所有文件并将数据合并到一个DataFrame中
for file in file_names:
    # 读取Excel文件中的数据
    data = pd.read_excel(file)
    # 将数据添加到合并后的DataFrame中
    merged_data = merged_data.append(data, ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_data.to_excel('path/to/output/merged.xlsx', index=False)

请将`'path/to/files/*.xlsx'`替换为你实际的文件路径和文件名的模式，以及将`'path/to/output/merged.xlsx'`替换为你想要保存合并后数据的路径和文件名。这样，你就可以合并多个Excel文件并保存为一个新的Excel文件。