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社区首页 >专栏 >【效率神器】一键搞定!用CodeBuddy实现多Excel文件智能合并

【效率神器】一键搞定!用CodeBuddy实现多Excel文件智能合并

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全栈若城
发布于 2025-05-21 04:07:57
发布于 2025-05-21 04:07:57
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代码可运行
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文章被收录于专栏:CodeBuddyCodeBuddy若城技术专栏
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代码可运行

本文所使用的 CodeBuddy 免费下载链接:腾讯云代码助手 CodeBuddy - AI 时代的智能编程伙伴

前言

在日常工作中,我们经常需要处理多个Excel文件的合并问题。这项任务不仅耗时费力,还容易因手动操作而导致数据错误。特别是当数据量大、文件多的情况下,这种问题更加突出。

本文将带领大家通过CodeBuddy智能编程助手,快速编写一个Python脚本,实现多个Excel表格的一键合并,让繁琐的数据整合工作变得简单高效。无论你是数据分析师、财务人员还是办公室职员,这个工具都能大大提升你的工作效率!

详细需求

问题场景

如下图所示,我们本地有多个Excel文件,每个文件都有相同的表头结构,但包含不同的数据内容。我们需要将这些文件合并成一个统一的Excel文档,以便于数据查看和统计分析。

多个Excel文件示例
多个Excel文件示例
技术需求
  1. 读取指定文件夹中的所有Excel文件
  2. 识别并保留第一个文件的表头
  3. 合并所有文件的数据内容
  4. 将合并后的数据保存为一个新的Excel文件
  5. 提供友好的操作反馈和错误处理

使用CodeBuddy生成解决方案

CodeBuddy输入我们的需求描述:

需求如下:我的一个文件夹内存在多个excel文件, 且这些文件的第一行的表头是一致的, 我想将这些excel文件合并成一个excel, 并且共用一个表头, 如何编写该py脚本

CodeBuddy会根据我们的提示词快速生成一份符合需求的代码,如下图所示:

CodeBuddy生成代码
CodeBuddy生成代码
代码解析与优化

重要提示:使用AI助手时,不仅要关注生成的代码,还应该仔细阅读其提供的分析和说明,这些内容往往包含重要的使用提示和技术细节。

CodeBuddy提供的代码分析
CodeBuddy提供的代码分析

我们可以看到,CodeBuddy提供了一个无需UI界面操作的脚本,这正是我们所需要的高效解决方案。接下来,我们将这段代码复制到项目中,并根据实际情况修改输入和输出路径。

问题排查与修复

初次运行遇到的问题

当我们运行初始代码时,发现脚本仍然要求用户手动选择输入文件目录,这与我们希望的自动化处理不符:

初次运行遇到的问题
初次运行遇到的问题
使用CodeBuddy优化代码

我们将问题反馈给CodeBuddy,提出新的需求:

修改项目代码,使其根据我定义好的目录进行读取与输出

CodeBuddy优化代码
CodeBuddy优化代码

CodeBuddy根据我们的新需求重新生成了更符合要求的代码。这次修改后的代码不再需要用户交互,而是直接使用预定义的路径进行文件处理。

优化后的运行效果

我们运行优化后的代码,效果如下:

优化后的运行效果
优化后的运行效果

程序成功执行,并生成了合并后的Excel文件:

合并结果
合并结果

通过查看合成的Excel文件,我们确认所有数据都已正确合并,表头也保持一致,完美达成了我们的需求目标!

完整代码

为了方便学习和使用,这里提供完整的源代码:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
import os
import pandas as pd


def merge_excel_files(input_folder, output_file):
    """
    合并多个具有相同表头的Excel文件

    参数:
        input_folder: 包含Excel文件的文件夹路径
        output_file: 合并后的输出文件路径
    """
    # 获取所有Excel文件
    excel_files = [f for f in os.listdir(input_folder)
                   if f.endswith(('.xls', '.xlsx', '.xlsm', '.xlsb'))]

    if not excel_files:
        print("错误: 没有找到Excel文件")
        return False

    # 读取第一个文件获取表头
    first_file = os.path.join(input_folder, excel_files[0])
    try:
        header = pd.read_excel(first_file, nrows=0).columns.tolist()
        print(f"表头: {header}")
    except Exception as e:
        print(f"错误: 无法读取第一个文件的表头 - {e}")
        return False

    # 创建一个空的DataFrame用于存储合并后的数据
    merged_data = pd.DataFrame(columns=header)

    # 合并所有文件
    for file in excel_files:
        file_path = os.path.join(input_folder, file)
        try:
            # 读取文件数据(跳过第一行表头)
            df = pd.read_excel(file_path, skiprows=1, header=None)
            df.columns = header  # 设置相同的表头
            merged_data = pd.concat([merged_data, df], ignore_index=True)
            print(f"已合并: {file} (包含 {len(df)} 行数据)")
        except Exception as e:
            print(f"警告: 跳过文件 {file} - 错误: {e}")
            continue

    # 保存合并后的文件
    try:
        merged_data.to_excel(output_file, index=False)
        print(f"\n合并完成! 共合并 {len(excel_files)} 个文件")
        print(f"总行数: {len(merged_data)}")
        print(f"已保存到: {output_file}")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"错误: 无法保存合并后的文件 - {e}")
        return False


if __name__ == "__main__":
    # 直接使用预定义的路径
    INPUT_FOLDER = "./excel"  # Excel文件所在目录
    OUTPUT_FILE = "./merged.xlsx"  # 合并后的输出文件路径

    print("=== Excel文件合并工具 ===")
    print(f"输入目录: {INPUT_FOLDER}")
    print(f"输出文件: {OUTPUT_FILE}")

    # 检查输入目录是否存在
    if not os.path.exists(INPUT_FOLDER):
        print(f"错误: 输入目录不存在 - {INPUT_FOLDER}")
        exit()

    # 执行合并
    print("\n开始合并文件...")
    success = merge_excel_files(INPUT_FOLDER, OUTPUT_FILE)

    if success:
        print("\n操作成功完成!")
    else:
        print("\n操作完成,但可能存在问题,请检查上述警告/错误信息")
可能的扩展功能

这个脚本还可以根据实际需求进行进一步扩展,例如:

  • 添加数据过滤功能,只合并符合特定条件的数据行
  • 增加数据排序功能,按照指定列对合并后的数据进行排序
  • 支持不同表头的Excel文件合并,通过映射关系匹配不同的列名
  • 实现定时自动合并功能,适用于需要定期汇总数据的场景 当然啦对于以上需求有需要的同学, 可以自行尝试实现,或者留言告诉我,我会根据需求让CodeBuddy来完善代码的哦!!
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2025-05-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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