自动化办公-合并多个excel

在日常的办公自动化工作中，尤其是处理大量数据时，合并多个 Excel 表格是一个常见且繁琐的任务。幸运的是，借助 Python 语言中的强大库，我们可以轻松地自动化这个过程。本文将带你了解如何使用 Python 来合并多个 Excel 表格，节省时间并提高工作效率。

为什么选择 Python 自动化？

Python 具备强大的数据处理能力，特别是在数据分析和文件操作方面，借助如 pandas 和 openpyxl 这样的库，我们能够非常高效地读取、处理和合并 Excel 文件。相比手动操作，使用 Python 自动化的优势包括：

• 提高效率：批量处理大量 Excel 文件，无需手动操作。
• 降低出错率：避免人为疏忽带来的错误。
• 可重复使用：代码一次写好后，可以反复用于不同的文件或表格合并。
• 灵活性强：可以对数据进行清洗、筛选、排序等复杂操作。

目标

我们的目标是将多个 Excel 文件中的数据合并到一个新的 Excel 文件中，所有数据将追加到一个工作表中。具体操作如下：

1. 读取多个 Excel 文件：将多个 Excel 文件中的数据读取到 Python 中。
2. 合并数据：将这些数据合并到一个新的 DataFrame 中。
3. 保存结果：将合并后的数据保存到一个新的 Excel 文件中。

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使用 Python 合并多个 Excel 文件

我们将利用 pandas 和 openpyxl 库来完成这一任务。pandas 适用于数据的读取和处理，而 openpyxl 适用于操作 Excel 文件。

安装所需库

首先，确保你已安装了以下 Python 库：

pip install pandas openpyxl

示例代码

假设你有多个 Excel 文件，文件结构如下：

• file1.xlsx
• file2.xlsx
• file3.xlsx

每个文件中都有一个工作表，包含相同结构的数据（列名相同）。

1. 导入库

import pandas as pd 
import os

2. 读取多个 Excel 文件并合并

我们使用 os 模块来遍历指定目录下的所有 Excel 文件，并通过 pandas 读取数据。将每个文件的数据合并到一个大的 DataFrame 中。

def merge_excel_files(input_folder, output_file):# 获取文件夹中的所有 Excel 文件all_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.xlsx')]# 初始化一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据combined_df = pd.DataFrame()# 遍历所有文件，逐个读取并合并for file in all_files:file_path = os.path.join(input_folder, file)print(f"正在处理文件: {file_path}")# 读取 Excel 文件df = pd.read_excel(file_path)# 合并数据combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True)# 将合并后的数据保存到新的 Excel 文件combined_df.to_excel(output_file, index=False)print(f"合并完成，结果已保存到: {output_file}")

3. 调用函数并运行

调用上面的 merge_excel_files 函数，并传入文件夹路径和输出文件路径：

# 指定输入文件夹路径和输出文件路径
input_folder = 'path_to_your_excel_files'  # 替换为你的文件夹路径
output_file = 'merged_output.xlsx'         # 输出文件路径# 调用合并函数
merge_excel_files(input_folder, output_file)

代码说明

1. 获取文件列表：通过 os.listdir 获取指定目录下的所有 .xlsx 文件。
2. 读取和合并数据：利用 pandas.read_excel 读取每个 Excel 文件的数据，并使用 pandas.concat 方法将数据合并到一个大的 DataFrame 中。ignore_index=True 确保合并后的数据不会重复索引。
3. 保存合并结果：最后，将合并后的数据保存到一个新的 Excel 文件中，使用 to_excel 方法。

执行结果

执行上述代码后，你会看到如下输出：

正在处理文件: path_to_your_excel_files/file1.xlsx

正在处理文件: path_to_your_excel_files/file2.xlsx

正在处理文件: path_to_your_excel_files/file3.xlsx

合并完成，结果已保存到: merged_output.xlsx

合并后的数据将被保存到 merged_output.xlsx 文件中。

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小结

通过 Python 的 pandas 库，我们可以轻松实现合并多个 Excel 文件的自动化任务。只需少量的代码，就能将多个工作表中的数据合并成一个完整的文件，大大提高了工作效率。

使用 Python 进行办公自动化，不仅能够减少重复劳动，还能让你专注于更有价值的工作。希望这篇文章能帮你提升自动化办公的能力，让工作变得更加高效！如果你对合并 Excel 文件或其他 Python 编程问题有任何疑问，欢迎随时提问。