python实现excel中的sheet复制(可跨文件操作、可保留原格式)

时间: 2023-05-15 14:02:35 浏览: 68
Python有许多第三方库可以实现对Excel文件的读取、修改和复制Sheet等操作,其中比较常用的有openpyxl库和xlwings库。 在使用openpyxl库时,可以通过读取原文件中的sheet,并将其作为模板进行复制。下面是一个示例代码: ```python import openpyxl # 打开原文件和新文件 wb1 = openpyxl.load_workbook(filename='原文件.xlsx') wb2 = openpyxl.Workbook() # 获取原文件中的sheet ws1 = wb1['Sheet1'] # 复制原sheet到新文件中 ws2 = wb2.copy_worksheet(ws1) # 保存新文件 wb2.save('新文件.xlsx') ``` 而xlwings库则可以直接实现在Excel中复制Sheet。下面是一个示例代码: ```python import xlwings as xw # 打开原文件和新文件 wb1 = xw.Book('原文件.xlsx') wb2 = xw.Book() # 获取原文件中的sheet ws1 = wb1.sheets['Sheet1'] # 复制原sheet到新文件中 ws1.copy(before=wb2.sheets[0]) # 保存新文件 wb2.save('新文件.xlsx') ``` 需要注意的是,在使用这两个库进行Sheet复制时,要保证原文件中存在要复制的sheet,且新文件中的Sheet名不能与原文件中已有的Sheet重复,否则会出现错误。另外,在复制Sheet时,如果原文件中的Sheet包含格式、图表等内容,也可以保留这些内容。

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### 回答1: 在Python中,可以使用pandas库来合并多个Excel文件并保留原格式。 首先,我们需要安装pandas库,可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装: pip install pandas 然后,我们首先导入pandas库: python import pandas as pd 接下来,我们使用pandas的read_excel()函数读取每个Excel文件,并将其存储为pandas的DataFrame对象: python excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx'] # 替换为你的Excel文件路径 dataframes = [] # 存储DataFrame对象的列表 for file in excel_files: df = pd.read_excel(file) # 读取Excel文件 dataframes.append(df) # 将DataFrame对象添加到列表中 然后,我们使用pandas的concat()函数将这些DataFrame对象合并为一个DataFrame对象: python merged_df = pd.concat(dataframes) 最后,我们可以使用pandas的to_excel()函数将合并后的DataFrame对象写入到一个新的Excel文件中: python merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False) # 替换为你想要保存的Excel文件路径 这样,我们就成功地将多个Excel文件合并并保留了原格式。 ### 回答2: 在Python中,可以使用第三方库openpyxl来实现合并多个Excel文件并保留原始格式。 首先,需要安装openpyxl库,可以使用pip命令进行安装:pip install openpyxl 接下来,可以使用openpyxl库打开每个Excel文件,并将它们逐个读取到一个新的Excel文件中。具体的步骤如下: python from openpyxl import load_workbook # 创建一个新的Excel文件 new_workbook = load_workbook() # 遍历每个要合并的Excel文件 files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx'] for file in files: # 打开要合并的Excel文件 workbook = load_workbook(file) # 遍历每个工作表 for sheetname in workbook.sheetnames: # 获取每个工作表 sheet = workbook[sheetname] # 将工作表复制到新的Excel文件中 new_worksheet = new_workbook.create_sheet(title=sheetname) for row in sheet.iter_rows(): for cell in row: # 复制每个单元格的值和格式 new_cell = new_worksheet[cell.coordinate] new_cell.value = cell.value new_cell.font = cell.font new_cell.border = cell.border new_cell.fill = cell.fill new_cell.alignment = cell.alignment new_cell.number_format = cell.number_format new_cell.protection = cell.protection # 保存新的Excel文件 new_workbook.save('merged_file.xlsx') 通过上述代码,我们可以将要合并的Excel文件逐个打开,然后遍历每个工作表,将工作表逐行逐列复制到新的Excel文件中,并保留原始的格式。最后,保存新的Excel文件即可得到目标合并后的Excel文件。 ### 回答3: 在Python中,可以使用pandas库来合并多个Excel文件并保留其原始格式。 首先,我们需要导入pandas库,并使用read_excel函数来读取Excel文件。我们可以使用for循环来遍历所有的Excel文件,并将它们读取为数据框。 接下来,我们可以使用concat函数将所有的数据框合并为一个。在concat函数中,我们可以使用参数axis=0来指定纵向合并,即合并所有的行。如果要保留每个Excel文件的格式,可以使用参数keys来为每个Excel文件指定一个标签。 最后,我们可以使用to_excel函数将合并后的数据框保存为一个新的Excel文件。 以下是一个示例代码: python import pandas as pd # 定义要合并的Excel文件列表 excel_files = ["file1.xlsx", "file2.xlsx", "file3.xlsx"] # 创建一个空列表,用于存储所有的数据框 dfs = [] # 遍历所有的Excel文件 for file in excel_files: # 读取Excel文件,并将其存储为数据框 df = pd.read_excel(file) # 将数据框添加到列表中 dfs.append(df) # 合并所有的数据框为一个 merged_df = pd.concat(dfs, keys=excel_files) # 保存合并后的数据框为一个新的Excel文件 merged_df.to_excel("merged_file.xlsx") 通过以上代码,我们将多个Excel文件合并为一个,并且保留了每个Excel文件的原始格式。合并后的数据可以保存为一个新的Excel文件。
### 回答1: 您好,关于您的问题,可以使用Python中的pandas库来实现合并多个Excel文件的操作,并且只保留一个表头。以下是实现的示例代码: python import pandas as pd import os # 设置要合并的Excel文件所在的文件夹路径 folder_path = r'C:\Users\username\Desktop\Excel文件夹' # 获取文件夹中的所有Excel文件 excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 初始化一个空的DataFrame combined_df = pd.DataFrame() # 循环遍历每个Excel文件,并将每个sheet合并到combined_df中 for file in excel_files: # 读取当前Excel文件的所有sheet sheets = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file), sheet_name=None) # 循环遍历每个sheet,并将其合并到combined_df中 for sheet_name, sheet_data in sheets.items(): # 判断当前sheet是否为第一个sheet,如果是,则保留表头,否则不保留表头 if sheet_name == list(sheets.keys())[0]: combined_df = pd.concat([combined_df, sheet_data]) else: combined_df = pd.concat([combined_df, sheet_data.iloc[1:]]) # 将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中 combined_df.to_excel('combined.xlsx', index=False) 在上述代码中,通过遍历文件夹中的所有Excel文件,并使用pandas的read_excel方法读取每个Excel文件的所有sheet,然后将每个sheet合并到一个空的DataFrame中。在合并每个sheet时,判断当前sheet是否为第一个sheet,如果是,则保留表头,否则不保留表头。最后,将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中。 ### 回答2: 在Python中,我们可以使用pandas库来处理Excel文件。要合并多个Excel文件的不同sheet并只保留一个表头,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,我们需要安装pandas库。可以使用以下命令安装:''' pip install pandas''' 2. 导入pandas库,并定义一个空的DataFrame来存储合并后的数据:''' import pandas as pd merged_data = pd.DataFrame()''' 3. 使用pandas的read_excel函数逐个读取每个Excel文件的不同sheet,并合并到定义的DataFrame中。可以使用一个循环来遍历所有的Excel文件,并在每个文件中找到对应的sheet进行合并:''' excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx'] for file in excel_files: sheets = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in sheets.items(): # 合并数据到定义的DataFrame中,忽略表头 merged_data = merged_data.append(sheet_data, ignore_index=True)''' 4. 由于我们只需要保留一个表头,我们可以在合并之前先丢弃除第一个sheet之外的所有表头。可以使用pandas的drop_duplicates函数来删除重复的表头:''' merged_data = merged_data.drop_duplicates(keep='first')''' 5. 最后,我们可以将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中:''' merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)''' 这样,通过以上步骤,我们可以使用Python按照需求合并多个Excel文件的不同sheet,并只保留一个表头。 ### 回答3: 在Python中,可以使用openpyxl或pandas库来按sheet合并多个Excel文件,并只保留一个表头。 使用openpyxl库的示例代码如下: python from openpyxl import load_workbook # 创建合并后的Excel文件 merged_workbook = load_workbook('merged.xlsx') # 循环遍历要合并的Excel文件 files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx'] for file in files: # 打开每个Excel文件 workbook = load_workbook(file) # 遍历每个sheet for sheetname in workbook.sheetnames: # 获取当前sheet对象 sheet = workbook[sheetname] if sheetname == workbook.sheetnames[0]: # 如果是第一个sheet,直接复制整个sheet到合并后的Excel文件中 merged_workbook.create_sheet(title=sheetname) merged_workbook[sheetname] = sheet else: # 如果不是第一个sheet,只复制数据部分到合并后的sheet中 merged_sheet = merged_workbook[sheetname] for row in sheet.iter_rows(min_row=2): merged_sheet.append([cell.value for cell in row]) # 删除合并后的Excel文件中除第一个以外的所有sheet for sheetname in merged_workbook.sheetnames[1:]: merged_workbook.remove(merged_workbook[sheetname]) # 保存合并后的Excel文件 merged_workbook.save('merged.xlsx') 使用pandas库的示例代码如下: python import pandas as pd # 循环遍历要合并的Excel文件 files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx'] merged_df = pd.DataFrame() for file in files: # 读取每个Excel文件的第一个sheet df = pd.read_excel(file, sheet_name=0) if merged_df.empty: # 如果是第一个文件,直接将整个表格赋给merged_df merged_df = df else: # 如果不是第一个文件,只将数据部分合并到merged_df中 merged_df = pd.concat([merged_df, df.iloc[1:]]) # 保存合并后的Excel文件 merged_df.to_excel('merged.xlsx', index=False, header=True) 以上两种方法都会将多个Excel文件按sheet进行合并,最终生成一个新的Excel文件"merged.xlsx"。其中,第一个文件的第一个sheet保留表头,其他文件的数据部分将被合并到该sheet中。
可以使用openpyxl库读取并操作Excel文件,具体步骤如下: 1. 安装openpyxl库:在命令行中输入 pip install openpyxl 2. 导入openpyxl库:在Python脚本中输入 import openpyxl 3. 打开Excel文件:使用 openpyxl.load_workbook() 方法打开Excel文件,例如: wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') 4. 选定工作表:使用 wb['表名'] 或 wb.active 选定工作表,例如: ws = wb['Sheet1'] 5. 遍历Excel表格:使用 ws.iter_rows() 方法可以遍历Excel表格中的每一行,例如: for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_col=3): if row[2].value == '删除条件': # 符合条件的行 ws.delete_rows(row[0].row, 1) # 删除符合条件的行 6. 保存Excel文件:使用 wb.save() 方法保存Excel文件,例如: wb.save('example.xlsx') 可以看到,上面的代码只能删除符合条件的行,而不能保留Excel样式。如果想要保留Excel样式,可以使用 openpyxl.styles 模块中的样式类,通过复制样式来保留Excel样式。具体步骤如下: 1. 导入 openpyxl.styles 模块:在Python脚本中输入 from openpyxl.styles import * 2. 复制样式:使用 ws.cell().style = cell.style 可以将单元格的样式复制到其他单元格,例如: for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_col=3): if row[2].value == '删除条件': # 符合条件的行 ws.delete_rows(row[0].row, 1) # 删除符合条件的行 else: for cell in row: ws.cell(row=cell.row, column=cell.column).style = cell.style # 复制样式 这样就可以删除符合条件的行并保留Excel样式了。完整代码如下: import openpyxl from openpyxl.styles import * wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') ws = wb['Sheet1'] for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_col=3): if row[2].value == '删除条件': # 符合条件的行 ws.delete_rows(row[0].row, 1) # 删除符合条件的行 else: for cell in row: ws.cell(row=cell.row, column=cell.column).style = cell.style # 复制样式 wb.save('example.xlsx')
非常感谢您使用ChitGPT,我会尽我所能为您解答问题。 关于将数据写入Excel并保留原有格式,可以使用Python的openpyxl库进行操作。下面是一些示例代码: 首先,您需要安装openpyxl库: pip install openpyxl 然后,您可以使用以下代码将数据写入Excel文件: python import openpyxl file = 'example.xlsx' # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook(filename=file) # 选择Excel文件中的Sheet1工作表 worksheet = workbook['Sheet1'] # 写入数据 data = [ ['姓名', '性别', '年龄'], ['张三', '男', 20], ['李四', '女', 22] ] for row in data: worksheet.append(row) # 保存Excel文件 workbook.save(file) 这段代码将数据写入名为"Sheet1"的工作表中。 要保留原有的样式和格式,您可以在写入之前先复制目标单元格的格式,然后应用到新写入的单元格上。以下代码演示了如何实现: python import openpyxl from copy import copy file = 'example.xlsx' # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook(filename=file) # 选择Excel文件中的Sheet1工作表 worksheet = workbook['Sheet1'] # 写入数据 data = [ ['姓名', '性别', '年龄'], ['张三', '男', 20], ['李四', '女', 22] ] for row in data: for cell in row: # 获取目标单元格的格式 source = worksheet.cell(row=1, column=1) style = copy(source._style) # 写入数据,并应用格式 cell = worksheet.cell(row=row_num, column=col_num) cell.value = cell_value cell._style = style # 保存Excel文件 workbook.save(file) 这段代码会将源单元格的样式复制并应用到新单元格上,以保留原有的格式。 希望可以为您提供帮助,如果您还有其他问题,请继续提问。
### 回答1: 好的,为了删除 Excel 文件中国家字段为晋的记录,你需要使用 Python 中的某些库来读取 Excel 文件,然后进行过滤和删除操作。 首先,你需要安装并导入 pandas 库,这是一个用于数据处理和分析的强大工具。你可以使用以下命令安装它: pip install pandas 然后,你可以使用 pandas 库的 read_excel() 函数来读取 Excel 文件,并将它存储在一个数据框中。例如: python import pandas as pd df = pd.read_excel("file.xlsx") 然后,你可以使用数据框的 loc 属性来选择需要删除的记录。例如,下面的代码将选择国家字段为晋的记录: python selected_rows = df.loc[df["Country"] == "晋"] 最后,你可以使用数据框的 drop() 方法来删除选定的行。例如: python df = df.drop(selected_rows.index) 最后,你可以使用 pandas 库的 to_excel() 函数来将修改后的数据框写回 Excel 文件。例如: python df.to_excel("modified_file.xlsx", index=False) 希望这些信息能帮到你! ### 回答2: 要使用Python删除Excel文件中国家字段为"晋"的记录,首先需要安装pandas和openpyxl库。然后可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入所需的库: python import pandas as pd 2. 读取Excel文件: python df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') 3. 过滤出国家字段为"晋"的记录: python df_filtered = df[df['国家'] != '晋'] 4. 将过滤后的数据保存到新的Excel文件中: python df_filtered.to_excel('新文件路径/新文件名.xlsx', index=False) 完整的代码如下所示: python import pandas as pd df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') df_filtered = df[df['国家'] != '晋'] df_filtered.to_excel('新文件路径/新文件名.xlsx', index=False) 请将代码中的"文件路径/文件名.xlsx"替换为你要操作的实际Excel文件的路径和文件名,"新文件路径/新文件名.xlsx"替换为保存过滤后数据的新Excel文件的路径和文件名,然后运行代码即可。这样就可以将国家字段为"晋"的记录从Excel文件中删除并保存为新的文件。 ### 回答3: 使用Python中的xlrd和xlwt库可以实现对Excel文件的读写操作。 首先,使用xlrd库读取Excel文件的内容,并找到需要删除的记录。以下是简单的代码示例: python import xlrd import xlwt # 打开Excel文件 workbook = xlrd.open_workbook("data.xlsx") # 打开第一个sheet sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 遍历每一行,找到需要删除的记录 rows_to_delete = [] for row in range(sheet.nrows): country = sheet.cell_value(row, 1) # 假设国家字段在第二列 if country == "晋": rows_to_delete.append(row) # 创建新的Excel文件 new_workbook = xlwt.Workbook() new_sheet = new_workbook.add_sheet(sheet.name) # 将需要保留的记录复制到新文件 new_row = 0 for row in range(sheet.nrows): if row not in rows_to_delete: for col in range(sheet.ncols): new_sheet.write(new_row, col, sheet.cell_value(row, col)) new_row += 1 # 保存新文件 new_workbook.save("new_data.xlsx") 这段代码首先使用xlrd库打开Excel文件,并打开第一个sheet。然后,遍历每一行,找到国家字段值等于"晋"的记录,将其所在的行添加到rows_to_delete列表中。 接下来,使用xlwt库创建一个新的Excel文件,然后将需要保留的记录复制到新文件。最后,将新文件保存为"new_data.xlsx"。 注意:这段代码假设国家字段在Excel表格中的第二列。如果实际情况不同,请相应修改代码中的索引值。
### 回答1: 在Python中,可以使用pandas库来处理Excel文件并合并不同表头的数据。以下是一个使用pandas来合并不同表头Excel的例子: 1. 首先,安装pandas库: python pip install pandas 2. 导入pandas库并读取Excel文件: python import pandas as pd # 读取第一个文件 file1 = pd.read_excel("file1.xlsx") # 读取第二个文件 file2 = pd.read_excel("file2.xlsx") 3. 添加表头: 由于两个文件具有不同的表头,我们首先需要为每个文件添加相应的表头。假设第一个文件的表头是 ["姓名", "年龄"],第二个文件的表头是 ["Name", "Age"]。我们可以使用rename()函数将表头更改为一致的: python file2 = file2.rename(columns={"Name": "姓名", "Age": "年龄"}) 4. 合并数据: 使用pandas的concat()函数将两个文件的数据合并到一个新的DataFrame中: python combined_data = pd.concat([file1, file2], ignore_index=True) 5. 保存合并后的数据: python combined_data.to_excel("combined_data.xlsx", index=False) 通过以上步骤,我们就可以将具有不同表头的Excel文件合并成一个新的Excel文件,并保留所有数据。 请注意,上述示例假设两个Excel文件具有相同的列数据类型和顺序。如果两个文件的列数据类型和顺序不同,可能需要进行额外的数据类型转换和重排操作。 ### 回答2: 在Python中,可以使用openpyxl库来操作Excel文件。要合并不同表头的Excel文件,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入所需的库: import openpyxl from openpyxl import Workbook 2. 创建一个新的工作簿: new_workbook = Workbook() 3. 通过load_workbook()函数加载每个要合并的Excel文件: file1 = openpyxl.load_workbook('file1.xlsx') file2 = openpyxl.load_workbook('file2.xlsx') 4. 遍历每个工作表并将其复制到新的工作簿中: for sheet in file1.sheetnames: worksheet = new_workbook.create_sheet(title=sheet) source_sheet = file1[sheet] for row in source_sheet.iter_rows(): for cell in row: worksheet[cell.coordinate].value = cell.value 5. 重复步骤4,将后续要合并的Excel文件的工作表复制到新的工作簿中。 6. 最后,保存合并后的工作簿: new_workbook.save('merged.xlsx') 这样,就可以将具有不同表头的Excel文件合并成一个新的Excel文件。请根据需要更改文件名和路径。完成后,新的Excel文件将保存在指定的文件路径中。 ### 回答3: 要使用Python合并具有不同表头的Excel文件,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入所需的库:可以使用pandas库来处理Excel文件。使用import pandas as pd语句导入该库。 2. 读取Excel文件:使用pd.read_excel()函数读取要合并的Excel文件。可以分别读取每个文件并将其存储在不同的变量中。 3. 获取表头:使用df.columns属性获取每个文件的表头信息。如果文件的表头不同,则会得到不同的结果。 4. 统一表头:将所有表头统一为一个通用的表头,可以根据需要选择一个现有的表头或者自定义一个新的。 5. 合并数据:使用pd.concat()函数将读取到的Excel文件进行合并。通过设置axis=0参数可以垂直合并不同的文件。 6. 保存合并后的文件:使用pd.to_excel()函数将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中。 以下是一个示例代码,用于合并具有不同表头的Excel文件: python import pandas as pd # 读取要合并的Excel文件 file1 = pd.read_excel('file1.xlsx') file2 = pd.read_excel('file2.xlsx') file3 = pd.read_excel('file3.xlsx') # 获取表头 header1 = file1.columns header2 = file2.columns header3 = file3.columns # 统一表头 common_header = ['Column1', 'Column2', 'Column3'] # 合并数据 merged_data = pd.concat([file1, file2, file3], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据保存到新的Excel文件 merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False) 上述代码中的file1.xlsx、file2.xlsx和file3.xlsx分别表示要合并的Excel文件的名称,merged_file.xlsx表示保存合并后数据的新Excel文件的名称。common_header变量表示统一的表头内容。 注意:在实际操作中,根据具体的需求可能需要针对不同的情况进行代码的修改和调整。
### 回答1: 我可以为你提供一段示例代码:import pandas as pdexcel_data_df = pd.read_excel('file_name.xlsx',sheet_name='Sheet1')writer = pd.ExcelWriter('output_file.xlsx', engine='xlsxwriter')excel_data_df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)writer.save() ### 回答2: 可以使用Python的openpyxl库实现Excel文件的合并。下面给出一个示例代码,假设要合并的Excel文件为file1.xlsx和file2.xlsx,合并后的文件为merged.xlsx: python from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils import get_column_letter # 放置要合并的文件列表 files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx'] # 创建一个新的Workbook对象 merged_wb = openpyxl.Workbook() merged_ws = merged_wb.active # 处理每个文件 for file in files: # 打开文件 wb = load_workbook(file) ws = wb.active # 复制数据到合并后的工作表 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: merged_ws[cell.coordinate].value = cell.value # 复制样式到合并后的工作表(这里只复制第一行) for col in range(1, ws.max_column + 1): col_letter = get_column_letter(col) merged_ws.column_dimensions[col_letter].width = ws.column_dimensions[col_letter].width merged_ws.cell(row=1, column=col).font = ws.cell(row=1, column=col).font merged_ws.cell(row=1, column=col).fill = ws.cell(row=1, column=col).fill # 关闭文件 wb.close() # 保存合并后的文件 merged_wb.save('merged.xlsx') 以上代码会将文件file1.xlsx和file2.xlsx中的所有工作表数据合并到merged.xlsx中,并保留原始文件的样式。注意,使用之前需要安装openpyxl库,可以通过pip install openpyxl命令进行安装。 ### 回答3: 以下是使用Python编写的Excel合并代码示例: python import openpyxl # 打开源Excel文件 source_file = openpyxl.load_workbook('源文件.xlsx') source_sheet = source_file.active # 新建合并后的Excel文件 merged_file = openpyxl.Workbook() merged_sheet = merged_file.active # 遍历源Excel的每一行并复制到合并后的Excel中 for row in source_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=source_sheet.max_row, values_only=True): merged_sheet.append(row) # 保存合并后的Excel文件 merged_file.save('合并后的文件.xlsx') # 关闭Excel文件 source_file.close() merged_file.close() 以上代码使用openpyxl库来处理Excel文件。首先打开源Excel文件,然后遍历源文件的每一行,并将其复制到合并后的Excel文件中的活动工作表中。最后将合并后的Excel文件保存为新文件名,然后关闭源文件和合并文件。 为了运行该代码,你需要先安装openpyxl库。你可以使用以下命令来安装: pip install openpyxl 请注意,以上代码只是一个简单示例,你可以根据自己的需求进行扩展和修改。

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