openxl提取多个txt文档，并写入到excel中，当每个表超过100万行时则写入到另一个工作表中，然后将excel中指定列删除，怎么实现

你可以按照以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

import os
import glob
import pandas as pd

2. 定义一个函数来将一个 txt 文件读取为 pandas DataFrame，并返回 DataFrame：

def read_txt_file(filepath):
    df = pd.read_csv(filepath, sep='\t', header=None)  # 读取 txt 文件
    return df

3. 定义一个函数来将多个 txt 文件合并为一个 pandas DataFrame，并返回 DataFrame：

def merge_txt_files_into_dataframe(folder_path, max_rows_per_sheet=1000000):
    all_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.txt"))  # 获取文件夹中所有的 txt 文件
    df_list = []
    for file in all_files:
        df = read_txt_file(file)
        df_list.append(df)
    merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)  # 将所有 DataFrame 合并为一个
    # 如果 DataFrame 的行数超过 max_rows_per_sheet，则将数据写入到新的工作表中
    if merged_df.shape[0] > max_rows_per_sheet:
        num_sheets = merged_df.shape[0] // max_rows_per_sheet + 1
        writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
        for i in range(num_sheets):
            start_row = i * max_rows_per_sheet
            end_row = start_row + max_rows_per_sheet
            sheet_name = 'Sheet{}'.format(i+1)
            merged_df.iloc[start_row:end_row].to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
        writer.save()
    else:
        merged_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

4. 定义一个函数来删除 Excel 文件中指定列：

def delete_columns_from_excel(file_path, columns_to_delete):
    df = pd.read_excel(file_path)  # 读取 Excel 文件
    df.drop(columns=columns_to_delete, inplace=True)  # 删除指定列
    writer = pd.ExcelWriter(file_path, engine='xlsxwriter')
    df.to_excel(writer, index=False)
    writer.save()

最后，你可以使用以下代码来调用上述函数：

folder_path = '/path/to/folder'
max_rows_per_sheet = 1000000
merge_txt_files_into_dataframe(folder_path, max_rows_per_sheet)

file_path = 'output.xlsx'
columns_to_delete = ['Column1', 'Column2']  # 需要删除的列名列表
delete_columns_from_excel(file_path, columns_to_delete)

这样，你就可以实现将多个 txt 文件合并到一个 Excel 文件中，并且在超过一定行数时写入到新的工作表中，并删除 Excel 文件中指定列的功能啦！