4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并

import pandas as pd    # 读取Excel文件  file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx']  dfs = [pd.read_excel(file) for file in file_list]    # 合并多个工作表  result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)    # 保存到新的Excel文件  result.to_excel('merged.xlsx', index=False)

方法二：使用openpyxl库

Openpyxl是Python中处理Excel文件的库，可以直接操作Excel文件。我们可以使用openpyxl的load_workbook()函数读取Excel文件，然后使用Workbook和Worksheet类创建新的工作簿和工作表，将多个工作表的数据复制到新的工作表中，最后保存为新的Excel文件。

from openpyxl import load_workbook  from openpyxl.utils import get_column_letter  from openpyxl.utils import range_boundaries  from openpyxl.writer.excel import save_virtual_workbook  from openpyxl import Workbook  from openpyxl.utils import get_column_letter  from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows    # 读取Excel文件  file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx']  merged_wb = Workbook()  merged_ws = merged_wb.active  merged_ws.title = "merged"  headers = []  # 存储每个工作表的列名  for file in file_list:      wb = load_workbook(filename=file)      ws = wb.active  # 获取第一个工作表      for row in ws[1:]:  # 获取列名          headers.append(row[0].value)  # 将列名添加到headers列表中      for row in ws:  # 获取数据行并复制到新的工作表中          new_row = []  # 存储新的一行数据          for cell in row:  # 遍历每个单元格并复制数据到新的行中              new_row.append(cell.value)  # 将单元格的值添加到新的行中          dataframe_to_rows(pd.DataFrame([new_row], columns=headers), index=False).map(lambda x: x.pop('Unnamed: 0'), axis=1).map(int).to_excel(merged_ws, index=False, header=False)  # 将新的行复制到新的工作表中，并设置数据类型为整数型  merged_wb.save("merged.xlsx")  # 保存为新的Excel文件

方法三：使用xlrd和xlwt库

xlrd和xlwt是Python中用于读写Excel文件的库，可以处理.xls和.xlsx格式的文件。我们可以使用xlrd的open_workbook()函数读取Excel文件，然后使用Worksheet类获取工作表对象，遍历工作表中的所有数据，将数据写入新的Excel文件中。

import xlrd  import xlwt    # 读取Excel文件  file_list = ['file1.xls', 'file2.xls']  workbook = xlrd.open_workbook(file_list[0])    # 创建新的Excel文件  new_workbook = xlwt.Workbook()  new_sheet = new_workbook.add_sheet('merged')    # 获取第一个工作表  sheet = workbook.sheet_by_index(0)    # 合并多个工作表  row = 0  # 当前行的索引  for col in range(sheet.ncols):  # 遍历所有列      new_sheet.write(row, col, sheet.cell_value(0, col))  # 将列名写入新的工作表中      for row in range(1, sheet.nrows):  # 遍历所有数据行          new_sheet.write(row + row, col, sheet.cell_value(row, col))  # 将数据写入新的工作表中    new_workbook.save('merged.xls')  # 保存为新的Excel文件

方法四：使用os和glob库

如果需要批量处理多个文件夹中的多个Excel文件，可以使用os和glob库来获取所有需要处理的文件。然后使用上述方法处理每个文件中的多个工作表，最后将结果保存到新的Excel文件中。

import os  import glob  import pandas as pd    # 获取所有需要处理的Excel文件  file_list = []  folder_path = 'path/to/folder'  # Excel文件所在的文件夹路径  for file in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.xlsx')):  # 获取所有.xlsx文件      file_list.append(file)    # 合并多个工作表并保存到新的Excel文件中  result = pd.DataFrame()  # 存储合并后的数据  for file in file_list:      df = pd.read_excel(file)  # 读取Excel文件中的数据到DataFrame中      result = pd.concat([result, df])  # 将数据追加到结果中  result.to_excel('merged.xlsx', index=False)  # 将结果保存到新的Excel文件中

在上述方法中，我们可以根据实际需求选择适合的方法进行多Excel多Sheet的合并。方法一和方法二适用于处理单个Excel文件中的多个工作表，而方法三和方法四则适用于批量处理多个Excel文件中的多个工作表。在实际应用中，我们可以根据数据量的大小、处理速度的要求以及个人偏好选择适合的方法。

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