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如何利用 pandas 批量合并 Excel？

上一篇 / 下一篇 2022-06-24 13:59:59

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　　其实只需要灵活使用pandas中的pd.ExcelWriter()方法即可!

　　假设现在我们有df1 df2 df3三个dataframe，需要将它们保存到同一个Excel的不同sheet中，只需要先创建一个ExcelWriter对象，然后不停写入就行

　　df1 = pd.read_csv('东京奥运会奖牌数据.csv')

　　df2 = pd.read_excel("TOP250.xlsx")

　　df3 = pd.read_excel("2020年中国大学排名.xlsx")

　　writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx')

　　df1.to_excel(writer,sheet_name="df1",index=False)

　　df2.to_excel(writer,sheet_name="df2",index=False)

　　df3.to_excel(writer,sheet_name="df3",index=False)

　　writer.save()

　　是不是和常见的文件读写with方法类似，我们也可以使用同样的方法

　　with pd.ExcelWriter("test1.xlsx") as xlsxwriter:

　　 df1.to_excel(xlsxwriter,sheet_name="df1",index=False)

　　 df2.to_excel(xlsxwriter,sheet_name="df2",index=False)

　　 df3.to_excel(xlsxwriter,sheet_name="df3",index=False)

　　得到的结果是一样的，可以将多个df保存到一个Excel中。

　　这个方法虽然简单好用，但是如果要保存的 df 太多了，一个一个手动去读取再手动去保存就显得十分麻烦，另外我们希望sheet是文件名，如果手动复制粘贴，就更麻烦了。

　　这时，办公自动化系列的文章就发挥作用了，我们先简单拿来一个小脚本「获取指定目录下的全部Excel文件名」

　　import os

　　def getfile(dirpath):

　　 filelist = []

　　 for root,dirs,files in os.walk(dirpath):

　　 for file in files:

　　 if file.endswith("xlsx") or file.endswith("csv"):

　　 filelist.append(os.path.join(root,file))

　　 return filelist

　　执行一下，可以看到指定目录下的全部Excel文件名。

　　下面要做的，我想不用多说了「循环读取，自动保存」

　　filelist = getfile('/Users/liuzaoqi/Desktop/zaoqi/2022公众号文章/如何保存多个df')

　　writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx')

　　for file in filelist:

　　 if file.endswith("xlsx"):

　　 df = pd.read_excel(file)

　　 else:

　　 df = pd.read_csv(file)

　　 df.to_excel(writer,sheet_name=file.split('/')[-1].split('.')[0],index=False)

　　writer.save()

　　现在，当前目录下的全部Excel就自动合并到一个Excel中的不同sheet中，并且sheet名是对应的文件名。

如何利用 pandas 批量合并 Excel？

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