Python合并三个sheet的数据

您可以使用 Pandas 库来合并 Excel 文件中的多个 sheet。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件的多个 sheet
df1 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2')
df3 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet3')

# 合并多个 sheet，并将结果保存到新的 Excel 文件中
result = pd.concat([df1, df2, df3])
result.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

以上代码将会读取名为 `data.xlsx` 的 Excel 文件中的三个 sheet（`Sheet1`、`Sheet2` 和 `Sheet3`），并将它们合并成一个 Pandas DataFrame。最后，将结果保存到名为 `merged_data.xlsx` 的新 Excel 文件中。请注意，`index=False` 参数将不会将行号写入到 Excel 文件中。

相关问题

python合并一个表格中三个sheet文件

可以使用 pandas 库来合并一个表格中的三个 sheet 文件。具体步骤如下：

1. 使用 pandas 的 read_excel 函数读取三个 sheet 文件，将它们存储到三个 DataFrame 对象中：

import pandas as pd

# 读取三个 sheet 文件
df1 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet2')
df3 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet3')

2. 使用 pandas 的 concat 函数将三个 DataFrame 对象合并成一个：

# 合并三个 DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

3. 可以将合并后的 DataFrame 写入到一个新的 Excel 文件中：

# 将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

注意：如果三个 sheet 文件的列名不相同，需要在合并前先把它们的列名统一。可以使用 pandas 的 rename 函数来实现。

python合并多个excel表格数据

要合并多个 Excel 表格数据，可以使用 Python 中的 pandas 库。下面是一个简单的示例代码，假设我们要合并三个 Excel 文件（file1.xlsx、file2.xlsx 和 file3.xlsx），它们都有一个名为 Sheet1 的工作表，我们要将这三个工作表的数据合并到一个 DataFrame 中：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件中的数据
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 将三个 DataFrame 合并到一个新的 DataFrame 中
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

# 将结果保存到一个新的 Excel 文件中
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

上述代码中，我们首先使用 `pd.read_excel()` 方法读取三个 Excel 文件中的数据，然后使用 `pd.concat()` 方法将这三个 DataFrame 合并到一个新的 DataFrame 中，最后使用 `to_excel()` 方法将结果保存到一个新的 Excel 文件中。需要注意的是，我们使用了 `index=False` 参数来禁止保存索引值到 Excel 文件中。