pandas合并excel多个sheet

可以使用pandas库中的read_excel函数读取多个sheet，然后使用concat函数将这些sheet合并成一个DataFrame。具体步骤如下：

1. 使用pandas的read_excel函数读取excel文件，设置参数sheet_name=None，表示读取所有sheet。

2. 使用pandas的concat函数将所有sheet合并成一个DataFrame，设置参数axis=，表示按行合并。

3. 可以选择将合并后的DataFrame保存为新的excel文件，使用pandas的to_excel函数即可。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件，sheet_name=None表示读取所有sheet
df_list = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)

# 将所有sheet合并成一个DataFrame
df = pd.concat(df_list, axis=, ignore_index=True)

# 将合并后的DataFrame保存为新的excel文件
df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

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python合并excel多个sheet

可以使用Python的pandas库来合并Excel中多个sheet。首先需要使用pandas读取每个sheet，然后使用concat函数将它们合并。示例代码如下:

import pandas as pd

# 读取第一个sheet
df1 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取第二个sheet
df2 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 合并两个sheet
result = pd.concat([df1, df2])

# 将结果保存到新的Excel文件
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

pandas如何将多个sheet中数据读到一个dataframe

使用pandas读取多个sheet中的数据到一个DataFrame，我们可以使用pandas的ExcelFile对象和parse()函数。

首先，我们需要使用pandas的ExcelFile对象打开Excel文件。可以使用pandas的ExcelFile()函数传入Excel文件的路径来创建一个ExcelFile对象。例如，excel_data = pd.ExcelFile('文件路径')。

接下来，我们可以使用ExcelFile对象的parse()函数来读取Excel文件中的每个sheet。parse()函数允许我们指定要读取的sheet的名称或索引。默认情况下，它将读取第一个sheet。例如，df = excel_data.parse(sheet_name='Sheet1')。

但是，当我们需要读取多个sheet时，我们可以使用parse()函数的sheet_name参数来指定要读取的sheet的名称列表。例如，df = excel_data.parse(sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3'])将返回一个包含Sheet1、Sheet2和Sheet3中数据的DataFrame。

最后，我们可以将多个sheet中的数据合并为一个DataFrame。可以使用pandas的concat()函数来合并数据。例如，merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])将返回一个包含df1、df2和df3中数据的合并后的DataFrame。

以上是一个使用pandas将多个sheet中的数据读取到一个DataFrame的方法。希望对你有所帮助！