用python快速合并多个表格

可以使用 pandas 库中的 concat() 函数来快速合并多个表格，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取多个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')
df3 = pd.read_csv('table3.csv')

# 合并多个表格
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

# 输出合并后的表格
print(merged_df)

其中，`pd.read_csv()` 函数用于读取表格，`pd.concat()` 函数用于合并多个表格，`merged_df` 是合并后的表格。

相关问题

可以使用Python快速合并多个Excel表格。

当然可以！你可以使用Python中的pandas库来快速合并多个Excel表格。以下是一个示例代码：

首先，确保你已经安装了pandas库，如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

接下来，使用以下代码合并多个Excel表格：

import pandas as pd

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

# 创建一个空的DataFrame用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 循环读取每个Excel文件并合并数据
for file in excel_files:
    data = pd.read_excel(file)  # 读取Excel文件
    merged_data = merged_data.append(data, ignore_index=True)  # 合并数据

# 将合并后的数据保存为一个新的Excel文件
merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

在上面的代码中，你需要将`excel_files`列表替换为你要合并的实际Excel文件名列表。代码会循环读取每个Excel文件，并使用`append()`函数将数据合并到`merged_data` DataFrame中。最后，使用`to_excel()`函数将合并后的数据保存为一个新的Excel文件。

希望这可以帮到你！如果还有其他问题，请随时问我。

python实现多表格合并_Python将多个excel表格合并为一个表格

要将多个Excel表格合并为一个表格，可以使用Python中的pandas库来实现。下面是一个简单的代码示例，可以实现将多个Excel表格按行合并为一个表格：

import pandas as pd

# 读取第一个表格
df = pd.read_excel('table1.xlsx')

# 循环读取其他表格并合并
for i in range(2, 6):
    df_temp = pd.read_excel('table{}.xlsx'.format(i))
    df = df.append(df_temp, ignore_index=True)

# 将合并后的表格输出到新的Excel文件中
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

在上面的代码中，首先读取了第一个Excel表格，然后使用循环依次读取其他表格，并将它们合并到df中。最后，将合并后的表格输出到result.xlsx中。

需要注意的是，在合并表格时，如果表格中有空白行或列，需要使用`dropna()`函数将其删除，以避免合并后出现问题。同时，还需要注意表格的列名和数据类型是否一致，否则也会影响合并的结果。