一个表格对应的求和数据放在一行，有几个表格就有多少行，如何全部放到一个表里

你可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。首先，你需要将每个表格的数据读取到一个DataFrame中，然后将每个DataFrame按行合并成一个新的DataFrame，最后在新的DataFrame中计算每个表格每个列的和。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取多个表格数据
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('table3.xlsx')

# 将每个DataFrame按行合并成一个新的DataFrame
dfs = [df1, df2, df3]
df = pd.concat(dfs, axis=0, ignore_index=True)

# 计算每个表格每个列的和
sums = df.groupby(['Table']).sum()

# 将结果保存到Excel文件中
sums.to_excel('result.xlsx')

这段代码通过pandas库读取了三个Excel表格数据，并将每个DataFrame按行合并成了一个新的DataFrame。然后，它使用groupby()函数按照表格名称将数据分组，并计算了每个表格每个列的和。最后，它将结果保存到了一个Excel文件中。你可以根据实际情况修改文件路径和表格名称。

相关问题

有一个dataframe 每列求和放在最后一行，第一列是中文字段不用求和

好的，您可以使用 pandas 库中的 `sum()` 函数，对每一列进行求和。然后使用 `pandas.DataFrame.append()` 函数将求和结果添加到 DataFrame 中的最后一行。具体实现可以参考下面的代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '中文字段': ['张三', '李四', '王五'],
    '列1': [10, 20, 30],
    '列2': [15, 25, 35],
    '列3': [20, 30, 40]
})

# 对每一列进行求和
sums = df.iloc[:, 1:].sum()

# 将求和结果添加到 DataFrame 中的最后一行
df = df.append(sums, ignore_index=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  中文字段  列1  列2  列3
0    张三  10  15  20
1    李四  20  25  30
2    王五  30  35  40
3   NaN  60  75  90

其中，`iloc[:, 1:]` 表示选取除了第一列以外的所有列，`ignore_index=True` 表示添加后重置行索引。

将一个excel表格中的账单数据通过python代码的形式进行分类求和

可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel表格数据，并使用groupby和sum函数进行分类求和。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 按照账单类型进行分类求和
result = df.groupby('账单类型')['金额'].sum()

# 输出结果
print(result)

其中，'bill_data.xlsx'是Excel表格的文件名，'账单类型'和'金额'是Excel表格中的列名，可以根据实际情况进行修改。执行代码后，会输出按照账单类型分类求和后的结果。