Python3.6批量处理Excel并合并数据

"使用Python3.6合并多个Excel文件的示例代码" 在这个示例中，我们看到如何利用Python的pandas库和其他辅助库（如numpy和os）来处理Excel文件的合并操作。以下是详细的知识点说明： 1. **Python3.6**: 这是编程环境，Python 3.6是一个稳定版本，支持很多现代Python的特性。 2. **pandas库**: pandas是数据分析和处理的重要工具，它提供了一系列高效的数据结构，如DataFrame和Series，用于读取、写入和操作数据。 3. **numpy库**: numpy是Python中用于科学计算的基础包，提供了强大的数组操作功能，与pandas结合使用时，可以进行数值计算。 4. **os库**: os库提供了一组与操作系统交互的函数，例如文件和目录操作，这里用于遍历目录中的所有Excel文件。 5. **文件路径处理**: 使用`os.path.join()`函数将目录和文件名组合成完整的文件路径，这在跨平台操作中很重要，因为它能正确处理路径分隔符。 6. **读取Excel文件**: `pd.read_excel()`函数用于读取Excel文件到一个pandas DataFrame对象。DataFrame是一种二维表格型数据结构，非常适合用来存储和操作结构化数据。 7. **DataFrame列表**: 创建一个空列表`frames`，用于存储每个Excel文件转换后的DataFrame对象。 8. **遍历文件夹**: `os.walk(dir)`函数遍历指定目录及其子目录下的所有文件，`for`循环遍历所有文件，并对符合Excel文件条件的文件执行读取操作。 9. **DataFrame列表推导式**: 将每个读取到的DataFrame添加到`frames`列表中，以便后续合并。 10. **pd.concat()**: 使用这个函数将所有的DataFrame合并成一个大的DataFrame。`pd.concat(frames)`会按照索引连接DataFrame，前提是所有DataFrame的第一行（假设为表头）相同。 11. **结果查看**: `result.head()`显示合并后DataFrame的前几行，帮助确认合并是否正确；`result.shape`返回DataFrame的行数和列数，提供数据量的信息。 12. **保存结果**: 最后，`result.to_csv()`函数将合并后的DataFrame写入一个新的CSV文件。`'e:\\ceshi.csv'`是目标文件路径，`sep=','`指定分隔符为逗号，`index=False`表示不将索引写入文件。 这段代码对于处理大量Excel文件的批量合并非常实用，特别是在数据分析和报表生成的场景中。通过合理地组织和操作数据，可以大大提高工作效率。