文章的开始我们先研究一下WPS的表格合并，这是一个收费功能。

可以看到，他按照相同的列名，将表格按行合并。

Pandas作为一个强大的数据分析工具，此功能轻而易举。那么我们就来实现一个将某个文件夹下所有Excel文件合并的程序，包括子文件夹、 包括单文件的多Sheet。

首先，我们先看下此次模拟数据，我们C盘下有个文件夹叫demo，其下有两个文件和一个文件夹。

其中，测试数据1文件中有两个Sheet有示例数据，其他所有文件均只有一个Sheet有数据。

demo1下也有两个文件，他们只有Sheet1有数据且和上述图中示例数据相同。

这样合并结果应是示例数据重复5次（4个文件的Sheet1数据+测试数据1的Sheet2数据）。

1. 安装依赖

# 必选依赖
pip install pandas

# 操作Excel时，必选依赖
pip install "pandas[excel]"

2. 读取文件夹下所有Excel文件的路径

import os

root_dir = r"C:\demo"
def get_file_paths(root_dir):
    file_paths = []
    for root, dirs, files in os.walk(root_dir):
        for file in files:
            if ("xls" in file) or ("xlsx" in file):
                file_path = os.path.join(root, file)
                file_paths.append(file_path)
    return file_paths
# ['C:\\demo\\测试数据1.xlsx',
# 'C:\\demo\\测试数据2.xlsx',
# 'C:\\demo\\demo1\\测试数据3.xlsx',
# 'C:\\demo\\demo1\\测试数据4.xlsx']
print(get_file_paths(root_dir))

3. 遍历所有文件，遍历Sheet，读出内容并合并

df = pd.DataFrame()
for file_path in get_file_paths(root_dir):
    excel_file = pd.ExcelFile(file_path)
    for sheet_name in excel_file.sheet_names:
        df_temp = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
        df = pd.concat([df, df_temp])
df.to_excel(r"C:\demo\合并结果.xlsx")

打开合并结果文件可以看到，非常简洁的几行代码，就完成了多层次，多Sheet的表格合并功能！

4. 总结

Pandas库是Python最强的数据分析库之一，使用它可以很方便汇总和统计数据，提高工作效率。在日常工作中，您有什么繁琐的Excel操作需求呢？欢迎交流！

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