如何使用 Python 将多个 Excel 文件合并为一个文件？

在日常工作中，我们经常需要将多个 Excel 文件合并为一个文件，以方便数据处理与分析。本文将介绍如何使用 Python 将多个 Excel 文件合并为一个文件。

步骤

1. 安装 pandas 库

我们需要使用 pandas 库来处理 Excel 文件。可以使用以下命令安装 pandas 库：

pip install pandas

2. 导入 pandas 库

导入 pandas 库的方法如下：

import pandas as pd

3. 读取多个 Excel 文件

首先，我们需要将多个 Excel 文件读取到 pandas 的 DataFrame 中。可以使用以下代码：

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

其中，file1.xlsx、file2.xlsx、file3.xlsx 分别为三个 Excel 文件的文件名。如果有更多的 Excel 文件需要处理，可以按照这个方法一一读取并创建 DataFrame。

4. 合并 DataFrame

有了三个 DataFrame，我们可以使用 concat() 方法将它们合并为一个 DataFrame。具体代码如下：

final_df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

其中，final_df 是合并后的 DataFrame，[df1, df2, df3] 是要合并的 DataFrame。ignore_index=True 表示将所有行的索引编号重置。

5. 导出合并后的 Excel 文件

最后一步是将合并后的 DataFrame 导出为 Excel 文件。可以使用以下代码：

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

其中，merged_file.xlsx 是导出的 Excel 文件的文件名，index=False 表示不包含行索引。

完整代码

下面是完整的合并多个 Excel 文件的 Python 代码：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

final_df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

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

总结

本文介绍了如何使用 Python 将多个 Excel 文件合并为一个文件。通过使用 pandas 库，可以方便地读取、处理和导出 Excel 文件。如果您在处理数据时需要将多个 Excel 文件合并为一个文件，可以尝试使用本文介绍的方法。