使用Python合并Excel文件中的多個Sheet的實現(xiàn)過程
在日常工作中,我們經(jīng)常會遇到需要處理多個Excel工作表(Sheet)的情況。比如,一個Excel文件中包含了一個月內(nèi)每天的數(shù)據(jù),每個工作表代表一天。有時候,為了方便分析,我們需要將這些分散的數(shù)據(jù)合并到一個工作表中。手動復制粘貼不僅效率低下,而且容易出錯。這時,我們可以使用Python的pandas庫和openpyxl庫來自動化這個過程。
D:\spiderdocs\mergesheet.py
全部代碼
import wx from openpyxl import load_workbook, Workbook class MyApp(wx.App): def OnInit(self): frame = MyFrame(None, title="Excel Sheet Merger") frame.Show() return True class MyFrame(wx.Frame): def __init__(self, parent, title): super(MyFrame, self).__init__(parent, title=title, size=(300, 200)) panel = wx.Panel(self) vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL) self.button = wx.Button(panel, label="Select Excel File") self.button.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_open_file) vbox.Add(self.button, 0, wx.ALL | wx.CENTER, 5) panel.SetSizer(vbox) def on_open_file(self, event): with wx.FileDialog(self, "Open Excel file", wildcard="Excel files (*.xlsx)|*.xlsx", style=wx.FD_OPEN | wx.FD_FILE_MUST_EXIST) as fileDialog: if fileDialog.ShowModal() == wx.ID_CANCEL: return path = fileDialog.GetPath() self.merge_sheets(path) def merge_sheets(self, filepath): wb = load_workbook(filepath) new_wb = Workbook() new_ws = new_wb.active new_ws.title = "Merged Sheet" for i, sheet_name in enumerate(wb.sheetnames[:5]): ws = wb[sheet_name] for row in ws.iter_rows(values_only=True): new_ws.append(row) save_path = filepath.replace('.xlsx', '_merged.xlsx') new_wb.save(save_path) wx.MessageBox(f"Merged file saved as: {save_path}", "Info", wx.OK | wx.ICON_INFORMATION) if __name__ == '__main__': app = MyApp() app.MainLoop()
環(huán)境準備
首先,確保你的環(huán)境中安裝了pandas
和openpyxl
庫。如果沒有安裝,可以通過以下命令安裝:
pip install pandas openpyxl
代碼分析
下面是一個簡單的Python腳本,用于合并一個Excel文件中的前5個工作表:
import pandas as pd def merge_sheets(file_path, output_file, num_sheets=5): # 加載Excel文件 xls = pd.ExcelFile(file_path) # 創(chuàng)建一個空的DataFrame用于存儲合并后的數(shù)據(jù) merged_df = pd.DataFrame() # 循環(huán)讀取前num_sheets個工作表 for sheet_name in xls.sheet_names[:num_sheets]: # 讀取每個工作表的數(shù)據(jù) df = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name) # 將讀取的數(shù)據(jù)追加到merged_df中 merged_df = pd.concat([merged_df, df], ignore_index=True) # 將合并后的數(shù)據(jù)保存到新的Excel文件 merged_df.to_excel(output_file, index=False) # 調(diào)用函數(shù) file_path = 'path_to_your_excel_file.xlsx' output_file = 'merged_excel_file.xlsx' merge_sheets(file_path, output_file)
代碼解釋
導入庫:首先,我們導入了
pandas
庫,它是Python中用于數(shù)據(jù)處理和分析的強大工具。定義函數(shù):我們定義了一個名為
merge_sheets
的函數(shù),它接受三個參數(shù):file_path
(Excel文件的路徑)、output_file
(輸出文件的名稱)、num_sheets
(需要合并的工作表數(shù)量,默認為5)。加載Excel文件:使用
pd.ExcelFile
函數(shù)加載Excel文件,這樣我們可以訪問文件中的所有工作表。初始化DataFrame:創(chuàng)建一個空的
DataFrame
,merged_df
,用于存儲合并后的數(shù)據(jù)。循環(huán)讀取工作表:通過
xls.sheet_names
獲取所有工作表的名稱,并循環(huán)讀取前num_sheets
個工作表。對于每個工作表,使用pd.read_excel
函數(shù)讀取數(shù)據(jù),并使用pd.concat
函數(shù)將其追加到merged_df
中。保存合并后的數(shù)據(jù):最后,使用
to_excel
函數(shù)將合并后的數(shù)據(jù)保存到新的Excel文件中。
運行結果
注意事項
- 確保
file_path
和output_file
正確指向了你的文件路徑和期望的輸出文件。 - 如果你的Excel文件中的工作表數(shù)量超過了5個,你可以通過修改
num_sheets
參數(shù)來調(diào)整需要合并的工作表數(shù)量。 - 合并的數(shù)據(jù)將按照它們在原始文件中的順序排列。
通過使用Python腳本自動化合并Excel工作表的過程,我們可以節(jié)省大量的時間和精力,特別是在處理大型數(shù)據(jù)集時。這種方法不僅提高了效率,而且減少了人為錯誤的可能性。
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