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Python自動(dòng)化辦公之合并多個(gè)Excel

更新時(shí)間：2025年02月24日 15:36:55 作者：游客520

在日常的辦公自動(dòng)化工作中,尤其是處理大量數(shù)據(jù)時(shí),合并多個(gè)?Excel?表格是一個(gè)常見且繁瑣的任務(wù),下面小編就來為大家介紹一下如何使用Python輕松實(shí)現(xiàn)合并多個(gè)Excel吧

在日常的辦公自動(dòng)化工作中，尤其是處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，合并多個(gè) Excel 表格是一個(gè)常見且繁瑣的任務(wù)。幸運(yùn)的是，借助 Python 語言中的強(qiáng)大庫，我們可以輕松地自動(dòng)化這個(gè)過程。本文將帶你了解如何使用 Python 來合并多個(gè) Excel 表格，節(jié)省時(shí)間并提高工作效率。

為什么選擇 Python 自動(dòng)化

Python 具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，特別是在數(shù)據(jù)分析和文件操作方面，借助如 pandas 和 openpyxl 這樣的庫，我們能夠非常高效地讀取、處理和合并 Excel 文件。相比手動(dòng)操作，使用 Python 自動(dòng)化的優(yōu)勢包括：

提高效率：批量處理大量 Excel 文件，無需手動(dòng)操作。

降低出錯(cuò)率：避免人為疏忽帶來的錯(cuò)誤。

可重復(fù)使用：代碼一次寫好后，可以反復(fù)用于不同的文件或表格合并。

靈活性強(qiáng)：可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選、排序等復(fù)雜操作。

目標(biāo)

我們的目標(biāo)是將多個(gè) Excel 文件中的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)新的 Excel 文件中，所有數(shù)據(jù)將追加到一個(gè)工作表中。具體操作如下：

讀取多個(gè) Excel 文件：將多個(gè) Excel 文件中的數(shù)據(jù)讀取到 Python 中。

合并數(shù)據(jù)：將這些數(shù)據(jù)合并到一個(gè)新的 DataFrame 中。

保存結(jié)果：將合并后的數(shù)據(jù)保存到一個(gè)新的 Excel 文件中。

使用 Python 合并多個(gè) Excel 文件

我們將利用 pandas 和 openpyxl 庫來完成這一任務(wù)。pandas 適用于數(shù)據(jù)的讀取和處理，而 openpyxl 適用于操作 Excel 文件。

安裝所需庫

首先，確保你已安裝了以下 Python 庫：

pip install pandas openpyxl

示例代碼

假設(shè)你有多個(gè) Excel 文件，文件結(jié)構(gòu)如下：

file1.xlsx
file2.xlsx
file3.xlsx

每個(gè)文件中都有一個(gè)工作表，包含相同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（列名相同）。

1. 導(dǎo)入庫

import pandas as pd 
import os

2. 讀取多個(gè) Excel 文件并合并

我們使用 os 模塊來遍歷指定目錄下的所有 Excel 文件，并通過 pandas 讀取數(shù)據(jù)。將每個(gè)文件的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)大的 DataFrame 中。

def merge_excel_files(input_folder, output_file):
    # 獲取文件夾中的所有 Excel 文件
    all_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.xlsx')]
    
    # 初始化一個(gè)空的 DataFrame 用于存儲(chǔ)合并后的數(shù)據(jù)
    combined_df = pd.DataFrame()
    
    # 遍歷所有文件，逐個(gè)讀取并合并
    for file in all_files:
        file_path = os.path.join(input_folder, file)
        print(f"正在處理文件: {file_path}")
        
        # 讀取 Excel 文件
        df = pd.read_excel(file_path)
        
        # 合并數(shù)據(jù)
        combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True)
    
    # 將合并后的數(shù)據(jù)保存到新的 Excel 文件
    combined_df.to_excel(output_file, index=False)
    print(f"合并完成，結(jié)果已保存到: {output_file}")

3. 調(diào)用函數(shù)并運(yùn)行

調(diào)用上面的 merge_excel_files 函數(shù)，并傳入文件夾路徑和輸出文件路徑：

# 指定輸入文件夾路徑和輸出文件路徑
input_folder = 'path_to_your_excel_files'  # 替換為你的文件夾路徑
output_file = 'merged_output.xlsx'         # 輸出文件路徑
 
# 調(diào)用合并函數(shù)
merge_excel_files(input_folder, output_file)

代碼說明

獲取文件列表：通過 os.listdir 獲取指定目錄下的所有 .xlsx 文件。

讀取和合并數(shù)據(jù)：利用 pandas.read_excel 讀取每個(gè) Excel 文件的數(shù)據(jù)，并使用 pandas.concat 方法將數(shù)據(jù)合并到一個(gè)大的 DataFrame 中。ignore_index=True 確保合并后的數(shù)據(jù)不會(huì)重復(fù)索引。

保存合并結(jié)果：最后，將合并后的數(shù)據(jù)保存到一個(gè)新的 Excel 文件中，使用 to_excel 方法。

執(zhí)行結(jié)果

執(zhí)行上述代碼后，你會(huì)看到如下輸出：

正在處理文件: path_to_your_excel_files/file1.xlsx
正在處理文件: path_to_your_excel_files/file2.xlsx
正在處理文件: path_to_your_excel_files/file3.xlsx
合并完成，結(jié)果已保存到: merged_output.xlsx

合并后的數(shù)據(jù)將被保存到 merged_output.xlsx 文件中。