用python写一个可以将30个excel中大量数据汇总到一个excel

可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有的Excel文件
excel_files = glob.glob("*.xlsx")

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 遍历所有的Excel文件，读取数据并合并到df中
for file in excel_files:
    temp_df = pd.read_excel(file)
    df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)

# 将合并后的数据写入一个新的Excel文件
df.to_excel("merged_data.xlsx", index=False)

这段代码首先使用glob模块获取当前目录下所有的Excel文件，然后遍历每个文件，使用pandas的read_excel函数读取数据，然后将读取的数据使用concat函数合并到空的DataFrame中。最后，将合并后的数据使用to_excel函数写入一个新的Excel文件中。需要注意的是，由于有多个Excel文件，因此需要使用ignore_index参数来避免索引重复。

相关问题

帮我用Python写一个可以将某个文件夹内的文件全部汇总在一个Excel中，每个文件的每一个sheet都复制到汇总Excel中

可以的，请先确保你的电脑已经安装了Python和pandas库。以下是代码：

import pandas as pd
import os

# 要汇总的文件夹路径
folder_path = "你的文件夹路径"

all_data = pd.DataFrame()

# 遍历文件夹中的所有文件
for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith(".xlsx"):
        # 读取文件中的所有sheet
        xls = pd.ExcelFile(os.path.join(folder_path, file_name))
        for sheet_name in xls.sheet_names:
            # 读取每个sheet数据
            df = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name)
            # 将文件名和sheet名作为多级索引
            df = df.set_index([pd.Index([file_name]*len(df)), pd.Index([sheet_name]*len(df))])
            # 将数据合并到all_data中
            all_data = pd.concat([all_data, df], axis=0)

# 将数据写入汇总Excel
with pd.ExcelWriter("汇总.xlsx") as writer:
    all_data.to_excel(writer, index_label=["文件名", "sheet名"])

以上代码可以实现将指定文件夹中所有xlsx文件的所有sheet汇总在一个Excel中，并且会将文件名和sheet名作为多级索引，以方便区分。你只需要将代码中的文件夹路径修改为你的实际路径，运行代码即可。

使用python获取多个excel第一列，汇总并去重数据到一个excel中

\u6211\u80fd\u7406\u89e3\u60a8\u7684\u95ee\u9898\u3002\u5f53\u60a8\u4f7f\u7528Python\u65f6\uff0c\u60a8\u53ef\u4ee5\u4f7f\u7528pandas\u5e93\u6765\u8bfb\u53d6Excel\u6587\u4ef6\uff0c\u5e76\u5c06\u6570\u636e\u540c\u65f6\u6c47\u603b\u5230\u4e00\u4e2aExcel\u6587\u4ef6\u4e2d\u7684\u7b2c\u4e00\u5217\u3002\u8fd9\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7\u4ee5\u4e0bPython\u4ee3\u7801\u5b8c\u6210\uff1a

import pandas as pd

# 读取多个Excel文件的第一列数据并汇总
path_list = ["file1.xlsx", "file2.xlsx", "file3.xlsx"]
df_list = []
for path in path_list:
    df = pd.read_excel(path)
    df_list.append(df.iloc[:, 0])
result = pd.concat(df_list)

# 将汇总的数据写入Excel文件的第一列
writer = pd.ExcelWriter("result.xlsx")
result.to_excel(writer, index=False, header=False, sheet_name="Sheet1")
writer.save()

\u4e0a\u9762\u7684Python\u4ee3\u7801\u4f7f\u7528pandas\u5e93\u8bfb\u53d6\u4e86\u591a\u4e2aExcel\u6587\u4ef6\uff0c\u6c47\u603b\u540e\u8fd4\u56de\u4e00\u4e2a\u6570\u636e\u5bf9\u8c61\u3002\u6700\u540e\uff0c\u5c06\u6c47\u603b\u7684\u6570\u636e\u5199\u5165\u5230\u4e00\u4e2aExcel\u6587\u4ef6\u4e2d\u7684\u7b2c\u4e00\u5217\uff0c\u4e14\u4e0d\u4f1a\u4fdd\u7559\u8868\u5934\u3002\u4e0b\u9762\u7684Python\u4ee3\u7801\u53ef\u4ee5\u5c06\u6570\u636e\u5199\u5165Excel\u6587\u4ef6\u4e2d\u7684\u7b2c\u4e00\u5217\uff0c\u4f46\u4f1a\u4fdd\u7559\u8868\u5934\uff1a

import pandas as pd

# 读取多个Excel文件的第一列数据并汇总
path_list = ["file1.xlsx", "file2.xlsx", "file3.xlsx"]
df_list = []
for path in path_list:
    df = pd.read_excel(path)
    df_list.append(df.iloc[:, 0])
result = pd.concat(df_list)

# 将汇总的数据写入Excel文件的第一列
writer = pd.ExcelWriter("result.xlsx")
result.to_excel