pandas读取文件夹里的excel文件并合并的代码展示

以下是一个示例代码，它使用pandas库来读取文件夹里的所有Excel文件，并将它们合并为一个数据框：
import os
import pandas as pd

# 设置文件夹路径
folder_path = r'path/to/folder'

# 获取文件夹中所有的Excel文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 读取每个Excel文件并合并为一个数据框
df_list = []
for file_name in file_names:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
df = pd.read_excel(file_path)
df_list.append(df)

merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 打印合并后的数据框
print(merged_df)
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在这个示例中，首先设置了要读取的文件夹的路径。然后，使用os.listdir()函数获取文件夹中的所有.xlsx文件名，并存储在file_names列表中。接下来，使用pd.read_excel()函数读取每个Excel文件，并将它们存储在df_list列表中。最后，使用pd.concat()函数将所有数据框合并为一个，并打印合并后的数据框。

相关问题

pandas读取文件夹里的excel文件并合并成一个excel文件

可以使用 pandas 库来读取文件夹里的多个 Excel 文件并合并成一个 Excel 文件。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径和要合并的文件扩展名
folder_path = '/path/to/folder'
file_extension = '.xlsx'

# 获取所有文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(file_extension)]

# 使用 Pandas 读取所有 Excel 文件并合并
all_data = pd.DataFrame()
for file_name in file_names:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
df = pd.read_excel(file_path)
all_data = all_data.append(df, ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到一个新的 Excel 文件中
output_path = '/path/to/output.xlsx'
all_data.to_excel(output_path, index=False)
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在上面的代码中，需要将 folder_path 替换为你的文件夹路径，将 file_extension 替换为你要合并的文件扩展名。程序会读取该文件夹中所有扩展名为 .xlsx 的 Excel 文件，并将它们合并成一个数据框 all_data。最后，将 all_data 保存到一个名为 output.xlsx 的新 Excel 文件中。

pandas读取文件夹内所有excel并且合并

下面是一个读取文件夹内所有excel并合并的示例代码：
import os
import pandas as pd

# 定义文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹内所有的文件名
file_names = os.listdir(folder_path)

# 定义一个空列表，用于存储所有的Excel文件
dfs = []

# 循环读取所有的Excel文件，并添加到dfs列表中
for file_name in file_names:
if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'):
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
df = pd.read_excel(file_path)
dfs.append(df)

# 合并所有的数据
df_all = pd.concat(dfs)

# 输出合并后的数据
print(df_all.head())
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在上面的代码中，我们使用os.listdir()函数获取指定文件夹内的所有文件名，并通过一个循环遍历所有以.xlsx或.xls结尾的文件，将它们读取为DataFrame对象，然后添加到一个列表dfs中。最后，我们使用pd.concat()函数将dfs列表中所有的DataFrame对象合并成一个DataFrame对象df_all，其中包含了所有Excel文件的数据。