python 将列名不同的两个excel合并

你可以使用 Pandas 库来合并两个列名不同的 Excel 文件。以下是一个示例代码，可以将两个 Excel 文件合并为一个新的 Excel 文件：

import pandas as pd

# 读取第一个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 读取第二个 Excel 文件
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 合并两个 DataFrame，忽略列名不同的列
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False)

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

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.read_excel()` 方法读取两个 Excel 文件，然后使用 `pd.concat()` 方法将它们合并为一个 DataFrame。`ignore_index=True` 参数表示忽略原始 DataFrame 的索引，`sort=False` 参数表示不对行进行排序。最后，我们使用 `to_excel()` 方法将合并后的 DataFrame 保存为新的 Excel 文件。

相关问题

python pandas 将多个不同列名的df合并，并且写入一个excel里面

你好，可以使用pandas中的concat函数将多个不同列名的DataFrame合并，再使用pandas中的ExcelWriter将其写入Excel文件中。具体操作步骤如下：

1. 导入所需模块

import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter

2. 创建多个不同列名的DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

3. 使用concat函数将多个DataFrame合并

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1, sort=False)

其中，axis=1表示按列合并，sort=False表示不按列名排序。

4. 使用ExcelWriter将结果写入Excel文件

with ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    result.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

其中，'output.xlsx'是要写入的Excel文件名，sheet_name是要写入的工作表名，index=False表示不将行索引写入Excel文件中。

这样就可以将多个不同列名的DataFrame合并，并将结果写入Excel文件中了。

写一个通过相同的列名合并多个Excel数据的代码

好的，可以的。以下是 Python 代码示例：

import pandas as pd

# 定义要合并的 Excel 文件
excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx'] 

# 定义要合并的列名
merge_on_column = 'name'

# 定义空的 DataFrame 对象，用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 循环读取每个 Excel 文件并合并到 merged_data 中
for file in excel_files:
    data = pd.read_excel(file)
    merged_data = pd.concat([merged_data, data])

# 根据相同的列名进行合并
merged_data = merged_data.groupby(merge_on_column).agg('sum').reset_index()

# 输出合并后的数据
print(merged_data)

以上代码将会读取定义的三个 Excel 文件，根据相同的列名对它们进行合并，并输出合并后的数据。