Python中怎么批量合并Excel文件

在日常工作中，我们经常需要处理多个Excel文件，并将它们合并成一个文件以便于分析。Python提供了强大的库来帮助我们实现这一任务。本文将介绍如何使用pandas库来批量合并Excel文件。

1. 安装依赖库

首先，确保你已经安装了pandas和openpyxl库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

2. 导入必要的库

在Python脚本中，首先导入pandas库：

import pandas as pd
import os

3. 获取所有Excel文件

假设所有需要合并的Excel文件都存放在同一个文件夹中。我们可以使用os模块来获取这些文件的路径：

folder_path = 'path/to/your/excel/files'
all_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

4. 读取并合并Excel文件

接下来，我们可以使用pandas的read_excel函数读取每个文件，并使用concat函数将它们合并：

df_list = []
for file in all_files:
    df = pd.read_excel(file)
    df_list.append(df)

merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

5. 保存合并后的文件

最后，将合并后的数据保存为一个新的Excel文件：

merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

6. 完整代码示例

import pandas as pd
import os

folder_path = 'path/to/your/excel/files'
all_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

df_list = []
for file in all_files:
    df = pd.read_excel(file)
    df_list.append(df)

merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

通过以上步骤，你可以轻松地批量合并多个Excel文件。这种方法不仅高效，而且可以处理大量数据，非常适合数据分析和处理任务。