Python Excel数据合并：整合多文件的艺术

# 1. Excel数据合并概述

Excel数据合并是指将多个Excel文件或工作表中的数据组合成一个单一的、综合的数据集。它在数据分析、报告生成和数据整合等领域有着广泛的应用。

数据合并可以实现以下目的：

- **数据整合：**将来自不同来源的数据组合在一起，形成一个统一的数据视图。
- **数据清洗：**合并过程可以识别和消除重复数据、错误和不一致性。
- **数据分析：**合并后的数据集可以进行更深入的数据分析和洞察。
- **报表生成：**合并后的数据可以用于创建综合报表，提供对数据的全面了解。

# 2. Python Excel数据合并技术**

**2.1 Python与Excel的交互**

Python提供了多种与Excel交互的库，最常用的有：

- **xlrd**：用于读取Excel文件
- **xlwt**：用于写入Excel文件
- **openpyxl**：用于读取和写入Excel文件

**2.2 Pandas库的使用**

Pandas是一个强大的数据分析库，它提供了丰富的功能来处理Excel数据。

**读取Excel文件：**

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

**写入Excel文件：**

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

**2.3 openpyxl库的使用**

openpyxl是一个用于读取和写入Excel文件的库，它提供了更高级的功能。

**读取Excel文件：**

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('data.xlsx')

**写入Excel文件：**

wb.save('output.xlsx')

**参数说明：**

- **read_excel()**：
- **path**：Excel文件路径
- **index**：是否将行索引写入Excel文件
- **to_excel()**：
- **path**：Excel文件路径
- **index**：是否将行索引写入Excel文件
- **load_workbook()**：
- **filename**：Excel文件路径
- **save()**：
- **filename**：Excel文件路径

# 3.1 多个Excel文件合并

#### 需求分析

在实际业务场景中，经常需要将多个Excel文件中的数据合并到一个新的文件中。例如，将不同部门的销售数据合并到一个汇总表中。

#### Pandas库合并

Pandas库提供了`pd.concat()`函数，可以方便地合并多个Excel文件。

import pandas as pd

# 读取多个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

# 合并Excel文件
df_merged = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

# 保存合并后的文件
df_merged.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

**参数说明：**

- `ignore_index=True`：合并后忽略原始文件的索引。

**代码逻辑：**

1. 使用`pd.read_excel()`函数读取多个Excel文件。
2. 使用`pd.concat()`函数将这些数据框合并为一个新的数据框`df_merged`。
3. 将合并后的数据框保存为一个新的Excel文件。

#### openpyxl库合并

openpyxl库也可以用于合并多个Excel文件。

from openpyxl import load_workbook

# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()

# 获取第一个工作表
ws = wb.active

# 循环遍历Excel文件
for filename in ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']:
    # 加载Exc