百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > IT知识 > 正文

使用Pandas合并excel文件(使用pandas合并多个excel)

liuian 2025-05-02 11:48 32 浏览

#头条创作挑战赛#

有一个这样的需求,有很多数据格式相同的excel文件分散在不同的目录,需要把它们的数据合到一个excel文件中,excel文件不多的情况下也许可以手工整理,假如有成百上千和文件要合并,手工合并将是很麻烦的事情,可以使用python语言的第三方库pandas来轻松解决这个问题。

先来梳理下实现的思路:

  1. 首先,遍历整个目录及子目录,识别出需要合并的excel文件,添加到合并文件列表。
  2. 接下来,使用pandas的read_excel方法读取所有的excel,将读取的数据对象添加到列表中。
  3. 最后,使用pandas的concat方法将pandas读取的excel数据对象列表合并,使用to_excel方法生成新的excel文件。

遍历文件

├─示例文件夹01
│  │  data_001.xlsx
│  │
│  └─文件夹001
│          data_002.xlsx
│
└─示例文件夹02
        data_003.xlsx

本次示例文件目录结构如上所示,需要合并的excel文件名拥有"data_"前缀,可以使用os.walk方法遍历目录及子目录下的文件,我们在交互式命令中演示os.walk方法返回的结果。

>>> import os
>>> paths = os.walk("./")
>>> for item in paths:
...   print(item)
...
('./', ['示例文件夹01', '示例文件夹02'], [])
('./示例文件夹01', ['文件夹001'], ['data_001.xlsx'])
('./示例文件夹01\\文件夹001', [], ['data_002.xlsx'])
('./示例文件夹02', [], ['data_003.xlsx'])

os.walk方法返回要遍历的目录及其子目录下的所有文件,它返回的是一个三元组(root, dirs, files),root表示的是当前正在遍历的文件夹,dirs是一个列表,内容是该文件夹下的目录(不包括子目录),files是一个列表,内容是root所表示的文件夹下的文件。那么,当找到files中一个匹配的excel文件,该文件的完整路径就可以通过root+file名拼接得到。

Pandas上手

pandas不是python标准库,需要使用pip install pandas进行安装,如果操作excel还需要安装openpyxl库,即pip install openpyxl
data_001.xlsx:
name  age
a     11
b     12

data_002.xlsx:
name  age
c     13
d     14

data_003.xlsx:
name  age
e     15
f     16

本次示例中各excel文件的内容如上所示,虽然本文不会使用pandas的很多功能,这里还是在交互式命令中演示一些pandas的基本操作。另外,Pandas是非常强大的数据分析工具,其功能远远不止这里提到的一些皮毛,值得深入学习掌握。

>>> import pandas as pd

# DataFrame是一种表格型的数据结构,类似于二维数组
>>> df = pd.DataFrame([["a",11],["b",12]],columns=["名字","年龄"])
>>> df
  名字  年龄
0  a  11
1  b  12

# 过滤名字为a的行
>>> df[df["名字"]=="a"]
  名字  年龄
0  a  11

# 过滤年龄为12的行
>>> df[df["年龄"]==12]
  名字  年龄
1  b  12

# 筛选名字这一列数据
>>> df["名字"]
0    a
1    b
Name: 名字, dtype: object

# 取单元格0行、1列的数据
>>> df.iloc[0,1]
11

# 取单元格1行、0列的数据
>>> df.iloc[1,0]
'b'

# 将数据输出为excel文件
>>> df.to_excel("excel_demo.xlsx")

上面to_excel方法生成excel文件内容如下图所示

合并excel文件

有了上面的基础,就可以开始实现合并excel文件的脚本了,参考代码如下

import os

import pandas as pd

# 合并当前目录及子目录下前缀为data_的excel文件
def mergeExcel(prefix="data_"):
	# 遍历当前目录及子目录
    paths = os.walk("./")
    excel_list = []
    for root, dirs, files in paths:
        for file_name in files:
            if file_name.startswith(prefix):
	            # 将满足data_前缀的excel文件路径+文件名添加到excel_list列表
                excel_list.append(os.path.join(root, file_name))
            
    dataframe_lst = []
    print("开始合并excel文件...")
    # 遍历每一个符合要求的excel文件
    for excel_file in excel_list:
	    # pandas读取excel内容,并添加到dafaframe_lst列表
        dataframe_lst.append(pd.read_excel(excel_file))
    # 将dataframe_lst中的excel数据合并为一个DataFrame数据结构
    dataframe_merged = pd.concat(dataframe_lst)
    # 将合并的DataFrame生成新的excel文件
    dataframe_merged.to_excel("合并文件.xlsx", index=False)

if __name__ == "__main__":
    mergeExcel()

合并后的文件内容如下

更进一步,显示进度条

上面的脚本已经满足了最初的需求,但是在执行脚本的过程中看不到任何反馈,不知道什么时候脚本会执行结束,接下来为脚本添加进度条显示。可以使用使用tqdm包,执行命令pip install tqdm进行安装,tqdm包非常容易使用,增加了进度条的脚本执行结果显示如下,它是动态显示进度的,这里只是展示最终的结果。

> python .\merge.py
开始合并excel文件...
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00,  3.24it/s]

下面是增加了进度条功能的代码,可以发现除了导入tdqm的语句之外,只有一行代码与之前不同,使用tqdm非常简单,只需要将需要展示进度的任意可迭代的对象传给tqdm方法即可。

import os

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

# 合并当前目录及子目录下前缀为data_的excel文件
def mergeExcel(prefix="data_"):
	# 遍历当前目录及子目录
    paths = os.walk("./")
    excel_list = []
    for root, dirs, files in paths:
        for file_name in files:
            if file_name.startswith(prefix):
	            # 将满足data_前缀的excel文件路径+文件名添加到excel_list列表
                excel_list.append(os.path.join(root, file_name))
            
    dataframe_lst = []
    print("开始合并excel文件...")
    # 遍历每一个符合要求的excel文件
    for excel_file in tqdm(excel_list):
	    # pandas读取excel内容,并添加到dafaframe_lst列表
        dataframe_lst.append(pd.read_excel(excel_file))
    # 将dataframe_lst中的excel数据合并为一个DataFrame数据结构
    dataframe_merged = pd.concat(dataframe_lst)
    # 将合并的DataFrame生成新的excel文件
    dataframe_merged.to_excel("合并文件.xlsx", index=False)

if __name__ == "__main__":
    mergeExcel()

参考文献

[1]. 《流畅的python》17.5 显示下载进度并处理错误,第429页;

相关推荐

eino v0.4.5版本深度解析:接口类型处理优化与错误机制全面升级

近日,eino框架发布了v0.4.5版本,该版本在错误处理、类型安全、流处理机制以及代理配置注释等方面进行了多项优化与修复。本次更新共包含6个提交,涉及10个文件的修改,由2位贡献者共同完成。本文将详...

SpringBoot异常处理_springboot异常注解

在SpringBoot中,异常处理是构建健壮、可维护Web应用的关键部分。良好的异常处理机制可以统一返回格式、提升用户体验、便于调试和监控。以下是SpringBoot中处理异常的完整指...

Jenkins运维之路(Jenkins流水线改造Day02-1-容器项目)

这回对线上容器服务器的流水线进行了一定的改造来满足目前线上的需求,还是会将所有的自动化脚本都放置到代码库中统一管理,我感觉一章不一定写的完,所以先给标题加了个-1,话不多说开干1.本次流水线的流程设计...

告别宕机!零基础搭建服务器监控告警系统!小白也能学会!

前言本文将带你从零开始,一步步搭建一个完整的服务器指标监控与邮件告警系统,使用的技术栈均为业界主流、稳定可靠的开源工具:Prometheus:云原生时代的监控王者,擅长指标采集与告警规则定义Node_...

httprunner实战接口测试笔记,拿走不谢

每天进步一点点,关注我们哦,每天分享测试技术文章本文章出自【码同学软件测试】码同学公众号:自动化软件测试码同学抖音号:小码哥聊软件测试01开始安装跟创建项目pipinstallhttprunne...

基于JMeter的性能压测平台实现_jmeter压测方案

这篇文章已经是两年前写的,短短两年时间,JMeter开源应用技术的发展已经是翻天覆地,最初由github开源项目zyanycall/stressTestPlatform形成的这款测试工具也开始慢...

12K+ Star!新一代的开源持续测试工具!

大家好,我是Java陈序员。在企业软件研发的持续交付流程中,测试环节往往是影响效率的关键瓶颈,用例管理混乱、接口调试复杂、团队协作不畅、与DevOps流程脱节等问题都能影响软件交付。今天,给大家...

Spring Boot3 中分库分表之后如何合并查询

在当今互联网应用飞速发展的时代,数据量呈爆发式增长。对于互联网软件开发人员而言,如何高效管理和查询海量数据成为了一项关键挑战。分库分表技术应运而生,它能有效缓解单库单表数据量过大带来的性能瓶颈。而在...

离线在docker镜像方式部署ragflow0.17.2

经常项目上会出现不能连外网的情况,要怎么使用ragflow镜像部署呢,这里提供详细的步骤。1、下载基础镜像根据docker-compose-base.yml及docker-compose.yml中的i...

看,教你手写一个最简单的SpringBoot Starter

何为Starter?想必大家都使用过SpringBoot,在SpringBoot项目中,使用最多的无非就是各种各样的Starter了。那何为Starter呢?你可以理解为一个可拔插式...

《群星stellaris》军事基地跳出怎么办?解决方法一览

《群星stellaris》军事基地跳出情况有些小伙伴出现过这种情况,究竟该怎么解决呢?玩家“gmjdadk”分享的自己的解决方法,看看能不能解决。我用英文原版、德语、法语和俄语四个版本对比了一下,结果...

数据开发工具dbt手拉手教程-03.定义数据源模型

本章节介绍在dbt项目中,如何定义数据源模型。定义并引入数据源通过Extract和Load方式加载到仓库中的数据,可以使用dbt中的sources组件进行定义和描述。通过在dbt中将这些数据集(表)声...

docker compose 常用命令手册_docker-compose init

以下是DockerCompose常用命令手册,按生命周期管理、服务运维、构建配置、扩缩容、调试工具分类,附带参数解析、示例和关键说明,覆盖多容器编排核心场景:一、生命周期管理(核心命令...

RagFlow与DeepSeek R1本地知识库搭建详细步骤及代码实现

一、环境准备硬件要求独立显卡(建议NVIDIAGPU,8GB显存以上)内存16GB以上,推荐32GB(处理大规模文档时更高效)SSD硬盘(加速文档解析与检索)软件安装bash#必装组件Docker...

Docker Compose 配置更新指南_docker-compose配置

高效管理容器配置变更的最佳实践方法重启范围保留数据卷适用场景docker-composeup-d变更的服务常规配置更新--force-recreate指定/所有服务强制重建down→up流程...