如何使用 Python 或 Pandas 将多个 Excel 文件合并到一个文件中

有时候，我们需要将多个 Excel 文件中的数据汇总在一个文件中，手动一个一个复制粘贴实在太麻烦了。Python 可以帮我们自动完成这个任务，而 Pandas 库则提供了非常方便的方法。

1. Pandas 的 concat 函数

Pandas 的 concat 函数可以将多个 DataFrame 或 Series 沿着指定的轴（默认是行轴）进行拼接。我们可以先读取多个 Excel 文件来生成多个 DataFrame，然后再将这些 DataFrame 拼接在一起。

import pandas as pd

# 读取多个 Excel 文件，并存储在一个字典中
excels = {'Excel1': pd.read_excel('Excel1.xlsx'),
          'Excel2': pd.read_excel('Excel2.xlsx'),
          'Excel3': pd.read_excel('Excel3.xlsx')}

# 使用 concat 函数将字典中的 DataFrame 拼接在一起
result = pd.concat(excels.values(), ignore_index=True)

以上代码将 Excel1.xlsx、Excel2.xlsx 和 Excel3.xlsx 中的数据分别读取成为 DataFrame，并将这些 DataFrame 拼接在一起，生成一个新的 DataFrame result。我们可以将 result 写入一个 Excel 文件中，以便查看合并后的数据。

# 将合并后的 DataFrame 写入 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('merged.xlsx') as writer:
    result.to_excel(writer, index=False)

2. Python 的 glob 函数

如果我们需要将同一个文件夹中的多个 Excel 文件合并在一起，那么可以使用 Python 中的 glob 函数来获取这些文件的文件名，然后再读取这些文件并拼接在一起。

import glob

# 获取所有 xlsx 文件的文件名
filenames = glob.glob('*.xlsx')

# 读取所有 xlsx 文件，并拼接在一起
excels = [pd.read_excel(f) for f in filenames]
result = pd.concat(excels, ignore_index=True)

以上代码将当前文件夹中所有以 .xlsx 结尾的文件的文件名存储在列表 filenames 中，然后将这些文件读取成为 DataFrame 并拼接在一起，生成一个新的 DataFrame result。最后，将 result 写入一个 Excel 文件中。

# 将合并后的 DataFrame 写入 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('merged.xlsx') as writer:
    result.to_excel(writer, index=False)

至此，我们已经成功将多个 Excel 文件合并成一个文件了。如果您希望深入了解 Pandas 的 concat 函数和 Python 的 glob 函数，请查看 Pandas 和 Python 的官方文档。