批量处理多个excel

你可以使用Python中的pandas库来批量处理多个Excel文件。下面是一个简单的示例代码，可以帮助你开始处理多个Excel文件：

import pandas as pd
import os

# 设置Excel文件夹路径
folder_path = 'path_to_folder_containing_excel_files'

# 获取文件夹中的所有Excel文件
excel_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.xlsx')]

# 循环处理每个Excel文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    
    # 读取Excel文件数据
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 在这里进行你的数据处理操作，例如：
    # df = df.dropna()  # 删除缺失值
    # df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']  # 添加新列
    
    # 保存处理后的结果到新的Excel文件
    new_file_path = os.path.join(folder_path, 'processed_' + file)
    df.to_excel(new_file_path, index=False)

print("批量处理完成！")

上述代码会读取指定文件夹中的所有Excel文件（以.xlsx为后缀），然后逐个进行数据处理操作，并将处理后的结果保存到新的Excel文件中（文件名前加上"processed_"前缀）。你可以根据自己的需求，在循环中添加任何你需要的数据处理操作。记得将 `folder_path` 替换为你实际存放Excel文件的文件夹路径。

希望这个示例能帮到你！如有任何问题，请随时提问。