怎么将所以多个excel导入到一个表格多个sheet

中？

可以使用Python中的pandas库来实现。首先，使用pandas的read_excel函数读取每个excel文件，并将它们存储在一个列表中。然后，使用pandas的concat函数将这些数据框连接在一起，并指定参数axis=0和sort=False以确保它们按原始顺序连接在一起。最后，使用pandas的to_excel函数将结果保存到一个新的excel文件中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取所有excel文件
excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']
dfs = [pd.read_excel(file) for file in excel_files]

# 连接所有数据框
combined_df = pd.concat(dfs, axis=0, sort=False)

# 将结果保存到新的excel文件中
combined_df.to_excel('combined.xlsx', index=False)

注意，这个方法假设所有excel文件具有相同的列名和数据类型。如果不是这种情况，你可能需要进行一些额外的数据清理和转换。

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matlab怎样把多个预测结果导入到excel 表格中不同的位置

可以使用Matlab的xlswrite函数将多个预测结果导入到Excel表格中不同的位置。具体可以参考以下代码：

1. 假设有两个预测结果，分别为A和B，存储在两个Matlab数组a和b中；

2. 设定要导入到Excel表格的文件名fileName，以及要导入的sheet名sheetName；

3. 设定要导入到Excel表格中的起始行和起始列，以及每个预测结果所需的行数和列数；

4. 使用xlswrite函数将预测结果导入到Excel表格中指定的位置。

具体代码如下：

a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; // 第一个预测结果
b = [10 20 30; 40 50 60; 70 80 90]; // 第二个预测结果
fileName = 'prediction_results.xlsx'; // 文件名
sheetName = 'Sheet1'; // sheet名
startRow = 2; // 起始行
startColA = 1; // 第一个预测结果的起始列
startColB = 5; // 第二个预测结果的起始列
numRows = size(a, 1); // 每个预测结果所需的行数
numCols = size(a, 2); // 每个预测结果所需的列数

xlswrite(fileName, a, sheetName, sprintf('%c%d:%c%d', 'A'+startColA-1, startRow, 'A'+startColA+numCols-2, startRow+numRows-1)); // 将第一个预测结果导入到指定位置
xlswrite(fileName, b, sheetName, sprintf('%c%d:%c%d', 'A'+startColB-1, startRow, 'A'+startColB+numCols-2, startRow+numRows-1)); // 将第二个预测结果导入到指定位置

用python按sheet合并多个excel，只保留一个表头

### 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：

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：

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：

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。