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在pandas中将具有不同行的多个Excel文件合并为一个Excel文件

在pandas中,可以使用pandas库的read_excel函数读取多个Excel文件,并使用pandas库的concat函数将这些文件合并为一个Excel文件。

具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:
代码语言:python
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import pandas as pd
  1. 创建一个空的DataFrame,用于存储合并后的数据:
代码语言:python
代码运行次数:0
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merged_data = pd.DataFrame()
  1. 使用for循环遍历每个Excel文件,读取数据并将其添加到merged_data中:
代码语言:python
代码运行次数:0
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file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']  # 替换为实际的文件名列表

for file in file_list:
    data = pd.read_excel(file)
    merged_data = pd.concat([merged_data, data], ignore_index=True)

在上述代码中,file_list是一个包含要合并的Excel文件名的列表。通过pd.read_excel函数读取每个文件的数据,并使用pd.concat函数将数据添加到merged_data中。ignore_index=True参数用于重新设置合并后的DataFrame的索引。

  1. 将合并后的数据保存为一个新的Excel文件:
代码语言:python
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merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

在上述代码中,merged_file.xlsx是保存合并后数据的文件名。index=False参数用于不保存索引列。

综上所述,以上代码可以将具有不同行的多个Excel文件合并为一个Excel文件。在实际应用中,可以根据需要进行适当的修改和调整。

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