Python怎样合并多个Excel
时间: 2023-08-31 07:26:54 浏览: 129
### 回答1:
可以使用Python的Pandas库来合并多个Excel文件,可以参考下面的代码:import pandas as pd excels = [pd.ExcelFile('file1.xlsx'), pd.ExcelFile('file2.xlsx')]frames = []for e in excels:
frames.append(e.parse(e.sheet_names[0]))result = pd.concat(frames)result.to_excel('output.xlsx', index=False)
### 回答2:
要合并多个Excel文件,可以使用Python的pandas库来处理。
首先,需要导入pandas库,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
```
接下来,使用pandas的read_excel函数读取每个Excel文件,并将它们保存为DataFrame对象。
```python
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')
```
然后,使用pandas的concat函数将这些DataFrame对象合并为一个新的DataFrame对象。可以使用以下代码完成合并:
```python
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
```
其中,[df1, df2, df3]是要合并的DataFrame对象列表,axis=0表示按行合并,ignore_index=True表示重新生成索引。
最后,将合并后的DataFrame对象保存为新的Excel文件,可以使用pandas的to_excel函数:
```python
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
```
index=False表示不保存索引。
以上就是使用Python合并多个Excel文件的步骤。通过读取每个Excel文件的数据,并使用concat函数进行合并,最后将合并后的数据保存为新的Excel文件。
### 回答3:
Python可以通过使用pandas库来合并多个Excel文件。
首先,需要安装pandas库,可以使用以下命令安装:
```
pip install pandas
```
接下来,在Python脚本中导入pandas库:
```python
import pandas as pd
```
然后,可以使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel文件,并使用`concat()`函数将多个数据框合并为一个:
```python
# 创建一个空的数据框
merged_data = pd.DataFrame()
# 循环读取多个Excel文件并合并为一个数据框
file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']
for file in file_list:
data = pd.read_excel(file)
merged_data = pd.concat([merged_data, data])
# 将合并后的数据框保存到Excel文件中
merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
```
在上述代码中,首先创建一个空的数据框`merged_data`。然后使用循环迭代读取多个Excel文件,并将每个文件的数据读取为一个数据框`data`。然后使用`concat()`函数将`merged_data`和`data`合并为一个数据框,并将合并后的数据框重新赋值给`merged_data`。最后使用`to_excel()`函数将合并后的数据框保存为一个新的Excel文件。
通过以上步骤,就可以使用Python合并多个Excel文件。
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