如何用Python批量合并 Excel

文件？

你可以使用Python中的pandas库来批量合并Excel文件。以下是一些示例代码：

import pandas as pd
import os

# 文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder/'

# 获取文件夹中所有Excel文件
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 循环遍历并合并所有Excel文件
combined_data = pd.DataFrame()
for file in files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    combined_data = combined_data.append(df)

# 将合并后的数据保存为一个新的Excel文件
combined_data.to_excel('/path/to/combined_file.xlsx', index=False)

这段代码将读取位于文件夹路径中的所有Excel文件，并将它们合并为一个数据框。然后，将合并的数据保存为一个新的Excel文件。

相关问题

用python批量合并excel文件

好的，下面是如何用Python批量合并Excel文件的代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取待合并Excel文件的路径
files = glob.glob('path/to/*.xlsx')

# 读取所有Excel文件
dfs = [pd.read_excel(fp) for fp in files]

# 合并Excel文件
df_merged = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 保存合并后的Excel文件
df_merged.to_excel('path/to/output.xlsx', index=False)

其中，`glob.glob` 函数可以获取指定路径下的所有满足特定模式的文件名，返回一个包含文件名的列表。`pd.read_excel` 函数可以读取Excel文件，返回一个 DataFrame 对象。`pd.concat` 函数可以将多个 DataFrame 对象合并成一个，`ignore_index=True` 表示重新生成索引。`df_merged.to_excel` 函数可以将合并后的 DataFrame 对象保存为一个新的 Excel 文件。

用python 批量合并EXCEL文件

可以使用Python的pandas库来批量合并Excel文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 指定待合并的所有Excel文件的路径
path = r'path_to_folder_containing_excel_files'

# 获取所有Excel文件的文件名
all_files = glob.glob(path + "/*.xlsx")

# 创建一个空的DataFrame
combined_df = pd.DataFrame()

# 循环读取每个Excel文件，并将其合并到combined_df中
for file in all_files:
    df = pd.read_excel(file)
    combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
combined_df.to_excel("combined_excel_file.xlsx", index=False)

请将"path_to_folder_containing_excel_files"替换为包含待合并Excel文件的文件夹的路径，并将"combined_excel_file.xlsx"替换为你想要保存合并后Excel文件的文件名。