学会一招！如何利用 pandas 批量合并 Excel？("掌握技巧：用Pandas轻松实现批量合并Excel文件")

一、引言

在数据处理和分析中，我们时常会遇到需要合并多个Excel文件的情况。手动一个个打开并复制粘贴数据不仅费时费力，而且容易出错。本文将向您介绍怎样使用Python中的Pandas库批量合并Excel文件，让您轻松应对这一挑战。

二、环境准备

在进行操作之前，确保您已经安装了以下软件和库：

• Python（建议版本3.8及以上）
• Pandas库（版本1.1.5及以上）
• Openpyxl库（版本3.0.0及以上）

三、合并Excel文件的步骤

以下是使用Pandas批量合并Excel文件的具体步骤：

3.1 安装所需的库

首先，确保您已经安装了Pandas和Openpyxl库。如果没有，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas
pip install openpyxl

3.2 导入所需的库

在Python脚本中，导入Pandas库和os模块，以便操作文件和目录：

import pandas as pd
import os

3.3 设置文件路径和文件名列表

设置要合并的Excel文件所在的文件夹路径和文件名列表。这里假设所有Excel文件都保存在同一文件夹下，并且文件名以“data_”开头，后缀为“.xlsx”：

folder_path = 'path/to/your/folder'  # 文件夹路径
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.startswith('data_') and f.endswith('.xlsx')]

3.4 逐个读取Excel文件并合并

使用Pandas的`read_excel`函数逐个读取Excel文件，并将它们合并为一个DataFrame。这里假设所有Excel文件的第一列都是索引列，不需要合并：

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, index_col=0)
    all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)

3.5 保存合并后的Excel文件

最后，将合并后的DataFrame保存为一个新的Excel文件：

output_file_path = os.path.join(folder_path, 'merged_data.xlsx')
all_data.to_excel(output_file_path)

四、注意事项

在使用Pandas批量合并Excel文件时，以下是一些需要注意的事项：

• 确保所有Excel文件的结构相同，即列名和列的顺序相同。
• 如果Excel文件中的数据有重复的行，使用`ignore_index=True`参数可以避免合并后出现重复的索引。
• 如果需要合并的Excel文件中含有多个工作表，可以使用`sheet_name`参数指定要合并的工作表。

五、总结

通过使用Pandas库，我们可以轻松地批量合并Excel文件，从而节约数据处理效能。本文详细介绍了合并Excel文件的步骤，并给出了一些注意事项。掌握这个技巧，您将能够更加高效地应对数据处理和分析中的挑战。

六、扩展阅读

如果您对Pandas还有其他疑问或需要深入学习，以下是一些推荐的资源：

• Pandas官方文档
• Pandas学习笔记
• Pandas视频教程

本文由IT视界版权所有,禁止未经同意的情况下转发