Jupyter 合并多个execl表
时间: 2023-07-29 21:14:58 浏览: 124
你可以尝试使用 Pandas 库来合并多个 Excel 表格。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取要合并的 Excel 文件
file1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
file2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
file3 = pd.read_excel('file3.xlsx')
# 合并数据表格
merged = pd.concat([file1, file2, file3])
# 保存合并后的数据表格到 Excel 文件
merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)
```
在这个示例代码中,我们首先使用 Pandas 的 `read_excel` 函数读取要合并的 Excel 文件。然后,我们使用 Pandas 的 `concat` 函数将这些表格合并成一个大的数据表格。最后,我们使用 Pandas 的 `to_excel` 函数将合并后的数据表格保存到一个新的 Excel 文件中。
你可以根据自己的需要修改示例代码,比如更改要合并的文件名、文件路径等。
相关问题
jupyter如何将多个excel合并多个sheet
可以使用Python的pandas库进行操作。首先需要安装pandas库,使用以下命令:
```
pip install pandas
```
接着,以下是一个示例代码,将多个Excel文件中的多个sheet合并成一个DataFrame:
```
import pandas as pd
import os
# 设置文件夹路径
folder_path = 'excel_files/'
# 获取文件列表
file_list = os.listdir(folder_path)
# 合并所有文件的所有sheet
merged_data = pd.DataFrame()
for file_name in file_list:
if file_name.endswith('.xlsx'):
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
print('合并文件:', file_name)
# 读取Excel文件的所有sheet
excel_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
for sheet_name, sheet_data in excel_data.items():
print('合并sheet:', sheet_name)
# 所有数据按行合并
merged_data = pd.concat([merged_data, sheet_data], axis=0)
# 保存结果
merged_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)
```
其中,需要设置文件夹路径`folder_path`,并确保文件夹中仅包含需要合并的Excel文件,最终结果会保存在当前文件夹下的`merged_data.xlsx`文件中。
用jupyter notbook合并Excel中多个表格
可以使用Python中的pandas库来实现将Excel中的多个表格合并为一个表格的操作。以下是一些简单的步骤:
1. 导入pandas库
```python
import pandas as pd
```
2. 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件
```python
df1 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet2')
```
3. 使用pandas的concat函数将多个表格合并为一个表格
```python
df_merged = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
```
其中,axis参数指定合并的方向,0表示按行合并,1表示按列合并;ignore_index参数指定是否忽略原始表格中的索引。
4. 将合并后的表格保存为Excel文件
```python
df_merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)
```
完整的代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件中的两个表格
df1 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet2')
# 合并两个表格为一个表格
df_merged = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
# 将合并后的表格保存为Excel文件
df_merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)