Python如何合并多个Excel文件？如何实现批量导入？
作者：佚名|分类：EXCEL|浏览：115|发布时间：2025-03-17 16:13:32
Python合并多个Excel文件与批量导入实现指南
在数据处理和分析中，Excel文件是常用的数据存储格式。当需要处理大量的Excel文件时，手动合并和导入数据会变得非常繁琐。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种方法来实现Excel文件的合并和批量导入。本文将详细介绍如何使用Python合并多个Excel文件以及如何实现批量导入。
一、Python合并多个Excel文件
1. 使用`pandas`库合并Excel文件
`pandas`是一个强大的数据分析库，它提供了丰富的数据处理功能。以下是如何使用`pandas`合并多个Excel文件的步骤：
（1）导入`pandas`库和`openpyxl`库。
```python
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
```
（2）定义一个包含所有Excel文件路径的列表。
```python
file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']
```
（3）使用`pd.concat()`函数合并Excel文件。
```python
df = pd.concat([pd.read_excel(file) for file in file_list])
```
（4）将合并后的DataFrame保存为新的Excel文件。
```python
df.to_excel('merged.xlsx', index=False)
```
2. 使用`xlrd`和`xlwt`库合并Excel文件
对于较旧的Excel文件（如`.xls`格式），可以使用`xlrd`和`xlwt`库进行合并。以下是如何使用这两个库合并Excel文件的步骤：
（1）导入`xlrd`和`xlwt`库。
```python
import xlrd
import xlwt
```
（2）定义一个包含所有Excel文件路径的列表。
```python
file_list = ['file1.xls', 'file2.xls', 'file3.xls']
```
（3）创建一个新的工作簿。
```python
wb = xlwt.Workbook()
sheet = wb.add_sheet('Merged')
```
（4）遍历所有Excel文件，将数据写入新工作簿。
```python
for file in file_list:
book = xlrd.open_workbook(file)
sheet.write(0, 0, 'Sheet Name')
for sheet_name in book.sheet_names():
sheet.write(0, 1, sheet_name)
sheet.write(1, 0, 'Data')
sheet.write(1, 1, book.sheet_by_name(sheet_name).cell(0, 0).value)
```
（5）保存新工作簿。
```python
wb.save('merged.xls')
```
二、Python实现批量导入
1. 使用`pandas`库批量导入Excel文件
使用`pandas`库可以实现批量导入Excel文件，以下是如何使用`pandas`批量导入Excel文件的步骤：
（1）导入`pandas`库。
```python
import pandas as pd
```
（2）定义一个包含所有Excel文件路径的列表。
```python
file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']
```
（3）使用`pd.read_excel()`函数批量读取Excel文件。
```python
data_list = [pd.read_excel(file) for file in file_list]
```
（4）将读取的数据存储在列表中。
```python
for data in data_list:
对数据进行处理
pass
```
2. 使用`openpyxl`库批量导入Excel文件
使用`openpyxl`库可以实现批量导入Excel文件，以下是如何使用`openpyxl`批量导入Excel文件的步骤：
（1）导入`openpyxl`库。
```python
import openpyxl
```
（2）定义一个包含所有Excel文件路径的列表。
```python
file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']
```
（3）遍历所有Excel文件，读取数据。
```python
for file in file_list:
wb = openpyxl.load_workbook(file)
for sheet in wb.sheetnames:
data = wb[sheet].values
对数据进行处理
pass
```
三、相关问答
1. 问题：如何处理合并后的Excel文件中的重复数据？
答案：在合并后的DataFrame中，可以使用`drop_duplicates()`函数删除重复数据。
```python
df.drop_duplicates(inplace=True)
```
2. 问题：如何根据特定列对合并后的Excel文件进行排序？
答案：在合并后的DataFrame中，可以使用`sort_values()`函数根据特定列进行排序。
```python
df.sort_values(by='column_name', inplace=True)
```
3. 问题：如何将合并后的Excel文件保存为CSV格式？
答案：在合并后的DataFrame中，可以使用`to_csv()`函数将数据保存为CSV格式。
```python
df.to_csv('merged.csv', index=False)
```
通过以上方法，我们可以轻松地使用Python合并多个Excel文件和实现批量导入。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法进行操作。