Python如何将多个Excel文件合并为一个文件

Python如何将多个Excel文件合并为一个文件

　　通常，我们使用 Excel 文件，我们肯定遇到过需要将多个Excel文件合并为一个的情况。传统的方法直是在 excel 中使用 VBA 代码，它可以完成这项工作，但它是一个多步骤的过程，不容易理解。另一种方法是手动将长 Excel 文件复制到一个中，这不仅耗时、麻烦而且容易出错。 

　　使用Pandas 模块，使用Python中的几行代码即可轻松快速地完成此任务。首先，我们需要使用 pip 安装模块。 

　　在终端中使用以下命令：

pip install pandas

怎么用Python将多个Excel文件合并

　　使用Python如何将多个Excel文件合并为一个文件的方法有两个，分别为dataframe.append()方法和pandas.concat()方法，晓得博客为你具体介绍如下方法：

1、使用dataframe.append()

　　Pandas dataframe.append()函数用于将其他数据框的行添加到给定数据框的末尾, 并返回一个新的数据框对象。新列和新单元格将插入到原始DataFrame中, 并用NaN值填充

　　语法： DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

　　参数 ：

• other ： DataFrame 或 Series/dict-like 对象，或这些对象的列表
• ignore_index ：如果为 True，则不使用索引标签。默认为假。
• verify_integrity ：如果为 True，则在创建具有重复项的索引时引发 ValueError。默认为假。
• sort :如果 self 和 other 的列没有对齐，则对列进行排序。默认为假。

返回：它返回附加的DataFrame作为输出。

例子：使用的 Excel： FoodSales1-1 , FoodSales2-1

• python 3

# importing the required modules
import glob
import pandas as pd

# specifying the path to csv files
path = "C:/downloads"

# csv files in the path
file_list = glob.glob(path + "/*.xlsx")

# list of excel files we want to merge.
# pd.read_excel(file_path) reads the excel
# data into pandas dataframe.
excl_list = []

for file in excl_list:
	excl_list.append(pd.read_excel(file))

# create a new dataframe to store the
# merged excel file.
excl_merged = pd.DataFrame()

for excl_file in excl_list:
	
	# appends the data into the excl_merged
	# dataframe.
	excl_merged = excl_merged.append(
	excl_file, ignore_index=True)

# exports the dataframe into excel file with
# specified name.
excl_merged.to_excel('total_food_sales.xlsx', index=False)

输出 ：

2、使用pandas.concat()

　　pandas.concat() 函数可以将数据根据不同的轴作简单的融合。

　　语法： concat(objs,axis,join,ignore_index,keys,levels,names,verify_integrity,sort,copy)

　　参数：

• objs ：系列或数据帧对象
• 轴：要连接的轴；default = 0 //沿行
• join：处理其他轴上的索引的方法；默认 = ‘外部’
• ignore_index：如果为 True，则不使用沿串联轴的索引值；默认 = 假
• 键：将标识符添加到结果索引的序列；默认 = 无
• 级别：用于构建 MultiIndex 的特定级别（唯一值）；默认 = 无
• 名称：生成的分层索引中级别的名称；默认 = 无
• verify_integrity：检查新的串联轴是否包含重复项；默认 = 假
• 排序：如果在 join 为“外部”时尚未对齐，则对非连接轴进行排序；默认 = 假
• 复制：如果为False，不要不必要地复制数据；默认 = 真

　　返回：带有连接数据的 Pandas 数据框。

例子：

　　在最后一个示例中，我们只处理了两个包含几行的 Excel 文件。让我们尝试合并更多文件，每个文件包含大约 5000 行和 7 列。我们有 5 个文件BankE , BankD , BankC , BankB , BankA具有各自银行的历史库存数据。让我们将它们合并到一个“Bank_Stocks.xlsx”文件中。这里我们使用的是 pandas.concat() 方法。

• python 3

# importing the required modules
import glob
import pandas as pd

# specifying the path to csv files
path = "C:/downloads"

# csv files in the path
file_list = glob.glob(path + "/*.xlsx")

# list of excel files we want to merge.
# pd.read_excel(file_path) reads the
# excel data into pandas dataframe.
excl_list = []

for file in excl_list:
	excl_list.append(pd.read_excel(file))

# concatenate all DataFrames in the list
# into a single DataFrame, returns new
# DataFrame.
excl_merged = pd.concat(excl_list, ignore_index=True)

# exports the dataframe into excel file
# with specified name.
excl_merged.to_excel('Bank_Stocks.xlsx', index=False)

输出 ：

总结

　　以上是Python如何将多个Excel文件合并为一个文件的全部内容，希望对你的有所帮助。