python实现多个excel表格提取指定列数并合并
时间: 2023-12-16 19:02:48 浏览: 31
可以使用Python的pandas库来实现多个Excel表格提取指定列数并合并。以下是示例代码:
```
import pandas as pd
# 读取Excel表格1
df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx', usecols=['列名1', '列名2'])
# 读取Excel表格2
df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx', usecols=['列名1', '列名3'])
# 合并两个表格
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
# 将合并后的结果保存到新Excel表格
df.to_excel('合并后的表格.xlsx', index=False)
```
其中,`usecols`参数用于指定要提取的列名,`concat`函数使用`axis=1`参数表示将两个表格按列方向合并。最后,使用`to_excel`函数将合并后的结果保存到新Excel表格中。
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python实现多个excel表格提取列数并合并
您好,感谢您对ChitGPT的信任和使用。对于您的问题,我可以为您提供以下Python代码实现多个Excel表格提取列数并合并:
```
import pandas as pd
import glob
# 定义文件路径和列名字典
file_path = "your_file_path/*.xlsx" # 指定所有Excel文件位置
col_names = {"Sheet1": ["col1", "col2", "col3"]} # 定义Excel表中每个sheet的列名字典
# 定义函数提取表格中的列并合并
def merge_excel():
all_data = pd.DataFrame()
for f in glob.glob(file_path):
df = pd.read_excel(f, sheet_name=None, header=None) # 读取Excel文件中所有sheet的内容
for sheet_name in col_names.keys():
new_df = df[sheet_name][col_names[sheet_name]] # 提取指定列名数据
all_data = pd.concat([all_data, new_df])
return all_data
# 调用函数合并所有Excel文件中指定的sheet中的数据
merged_data = merge_excel()
print(merged_data)
```
这段代码可以提取指定Excel表格中指定sheet的指定列,并将它们合并成一个DataFrame。您只需要将代码中的`your_file_path`替换为实际的Excel文件路径,`col_names`替换为实际的各sheet的列名字典即可。
python将多个excel按照指定列合并
要将多个Excel按照指定列合并,可以使用Python的pandas库来实现。
首先,需要导入pandas库:
```python
import pandas as pd
```
然后,需要使用pandas的read_excel函数来读取每个Excel文件,并将它们保存为DataFrame对象:
```python
df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('excel3.xlsx')
```
接下来,需要使用pandas的concat函数来合并这些DataFrame对象。假设我们要按照"列名"这一列来合并,可以使用如下代码:
```python
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)
```
在上述代码中,使用concat函数将df1、df2和df3按行连接起来,并使用ignore_index=True参数重新索引合并后的DataFrame。
如果要进行按照指定列合并,请使用merge函数。首先需要给每个DataFrame对象添加一个标志列,表示它们来自于哪个Excel文件:
```python
df1['Excel'] = 'excel1'
df2['Excel'] = 'excel2'
df3['Excel'] = 'excel3'
```
然后,使用merge函数按照指定的列名"Excel"来合并DataFrame对象:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Excel')
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on='Excel')
```
上述代码将df1、df2和df3按照"Excel"这一列进行合并,生成一个合并后的DataFrame merged_df。
最后,可以将合并后的DataFrame保存为一个新的Excel文件:
```python
merged_df.to_excel('merged.xlsx',index=False)
```
上述代码将merged_df保存为"merged.xlsx"文件,其中的index=False表示不保存索引。