python将多个excel表格合并成一个excel表格后，生成新的表格并保持表格中所有内容的字符串格式

可以使用Python的pandas模块来实现这个功能。以下是一个示例代码，可以将多个Excel表格合并成一个，并保持所有内容的字符串格式：

import pandas as pd

# 指定要合并的Excel文件列表
excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

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

# 读取每个Excel文件并将其添加到合并后的DataFrame中
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file, dtype=str)  # 将所有内容转换为字符串
    combined_df = combined_df.append(df, ignore_index=True)

# 将合并后的DataFrame保存为一个新的Excel文件
combined_df.to_excel('combined.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们使用了pandas模块的read_excel函数来读取每个Excel文件，并将所有内容转换为字符串格式。然后，我们将这些DataFrame添加到一个空的DataFrame中，并使用to_excel函数将合并后的DataFrame保存为一个新的Excel文件。通过指定参数index=False，我们避免将行号添加到输出文件中。

相关问题

Python代码将多个个Excel表格按照地区名称对企业名称进行分类，并且新增一列是Excel名中的时间，并且按照各个地区名称生成新Excel

以下是一个可以实现您需求的 Python 代码：

import pandas as pd
import os

# 文件夹路径
folder_path = 'excel_files'

# 读取文件夹内的所有 Excel 表格数据
excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

dfs = []
for file in excel_files:
    # 读取 Excel 表格数据
    df = pd.read_excel(file)
    # 获取 Excel 文件名中的时间
    time_str = os.path.basename(file).split('.')[0][-6:]
    # 新增一列 Excel 文件名中的时间
    df['时间'] = pd.to_datetime(time_str, format='%y%m%d')
    dfs.append(df)

# 合并所有 Excel 表格数据
df = pd.concat(dfs)

# 按照地区名称分组
grouped = df.groupby('地区名称')

# 遍历每个地区分组，并保存为新的 Excel 表格
for name, group in grouped:
    # 创建新的 Excel 表格文件名
    file_name = name + '.xlsx'
    # 将分组后的数据保存为新的 Excel 表格
    group.to_excel(file_name, index=False)

在这个示例中，我们首先读取了一个文件夹内的所有 Excel 表格数据，并获取了 Excel 文件名中的时间。然后，我们使用 `pd.to_datetime` 函数将时间字符串转换为 Pandas 的 Datetime 对象，并新增了一列 `时间`。接着，我们使用 `pd.concat` 函数将它们合并成一个 Pandas 的 DataFrame 对象。最后，我们使用 `groupby` 函数按照地区名称对数据进行分组，并将分组后的数据保存为新的 Excel 表格。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您需要根据实际情况进行修改和调整。另外，您需要安装 Pandas 库才能运行这个代码。