python读取整个文件夹的excel表

你可以使用Python中的pandas库来读取整个文件夹中的Excel表格。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

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

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 读取每个Excel文件，并将数据合并到DataFrame中
for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    temp_df = pd.read_excel(file_path)
    df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)

# 输出DataFrame
print(df)

你可以将`your_folder_path`替换为你的文件夹路径。此代码将读取文件夹中所有`.xlsx`文件，并将它们合并到一个DataFrame中。你还可以根据需要修改代码，例如更改文件扩展名或更改`pandas.read_excel`函数中的其他参数。

相关问题

python读取文件夹中excel

在Python中，你可以使用`pandas`库来读取文件夹中的Excel文件。以下是一个简单的例子：

import os
import pandas as pd

# 定义文件夹路径
folder_path = 'your/folder/path'

# 获取文件夹中所有Excel文件的路径
excel_files = [os.path.join(folder_path, file) for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.xlsx')]

# 遍历所有Excel文件并读取数据
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    # 对读取到的数据进行处理
    # ...

在上面的代码中，我们使用了`os`库来获取文件夹中所有`.xlsx`格式的Excel文件的路径，然后使用`pandas`库的`read_excel`函数来读取每个文件中的数据。你可以根据需要对读取到的数据进行处理。

python读取文件夹所有excel

Python 读取文件夹中的所有 Excel 文件，可以借助 os 库和 pandas 库解决。
首先需要导入 os 和 pandas 两个库：

import os
import pandas as pd

然后获取文件夹路径，遍历文件夹中的所有文件，并筛选出 Excel 文件：

folder_path = '/your/folder/path/'
files = os.listdir(folder_path)
excel_files = [file for file in files if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls')]

接着循环读取每个 Excel 文件：

for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)  # 读取 Excel 文件数据
    # do something

在这里，可以通过对读取到的 DataFrame 数据进行进一步的数据处理操作。假设读取到的 Excel 文件是包含学生成绩的，可以计算学生的平均分，最高分等统计数据：

for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)

    # 计算平均分
    df['avg_score'] = df.mean(axis=1)
    # 计算最高分
    df['max_score'] = df.max(axis=1)

    # 输出计算结果
    print(f'{file} 平均分：{df["avg_score"].mean()}，最高分：{df["max_score"].max()}')

通过以上方法，可以快速读取文件夹中所有的 Excel 文件，并进行数据处理操作。