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：
- 读取多个 Excel 文件：将多个 Excel 文件中的数据读取到 Python 中。
- 合并数据：将这些数据合并到一个新的 DataFrame 中。
- 保存结果：将合并后的数据保存到一个新的 Excel 文件中。
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.xlsxfile2.xlsxfile3.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 os2. 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
- 获取文件列表：通过
os.listdir获取指定目录下的所有.xlsx文件。 - 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。 - 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。
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。