pthon多个Excel工作簿合并一个工作表，并且格式不变的代码

可以使用Python的pandas库来实现这个功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取所有Excel文件并合并为一个DataFrame
df = pd.DataFrame()
for file in ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']:
    temp_df = pd.read_excel(file)
    df = pd.concat([df, temp_df])

# 将合并后的DataFrame写入Excel文件
with pd.ExcelWriter('merged_file.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, index=False)

这段代码会将所有的Excel文件逐个读取为DataFrame，然后使用pandas的concat函数将它们合并为一个DataFrame。最后，将合并后的DataFrame使用pandas的ExcelWriter写入一个新的Excel文件中。

注意，这段代码假设所有Excel文件的格式都相同，如果不同的话，可能需要进行一些额外的处理。

相关问题

写一个pthon代码exe

这是一个简单的 Python 代码示例，它将在控制台中打印 "Hello, World!"。

print("Hello, World!")

如果要将其保存为可执行文件，可以使用 `pyinstaller` 库将其打包为 `.exe` 文件。

首先，请确保已安装 Python 以及 `pyinstaller` 库。
然后在终端中运行以下命令以创建可执行文件：

pip install pyinstaller
pyinstaller -F  yourfile.py

这将在当前目录中创建名为 `yourfile.exe` 的可执行文件。

pthon多元回归分析excel表格数据并画图和代码

以下是Python进行多元回归分析、读取Excel表格数据、画图的示例代码：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 多元回归分析
x = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']
x = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, x).fit()
print(model.summary())

# 画图
sns.pairplot(data)
plt.show()

其中，`data.xlsx`是存储数据的Excel表格文件名，需与代码文件放在同一目录下。在多元回归分析部分，`x1`、`x2`、`x3`为自变量列名，`y`为因变量列名，需要根据实际数据进行修改。在画图部分，使用了`seaborn`和`matplotlib`两个库，可以根据需要进行修改和美化。