基于Python目录中所有excel文件的多列合并_基于多列的Python合并_对目录中的所有文件基于两列连接文件 - 腾讯云开发者社区

基于Python目录中所有Excel文件的多列合并是一种数据处理操作，它可以将多个Excel文件中的指定列数据合并到一个新的Excel文件中。这种操作通常在数据分析、数据清洗和数据整合等场景中使用。

具体实现此操作可以采用Python编程语言及其相关库，下面是一个实现的步骤：

步骤1：导入相关库首先，需要导入os、pandas和openpyxl等库。os库用于文件和目录操作，pandas库用于数据处理，openpyxl库用于Excel文件的读写。

import os
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

步骤2：获取目录中的所有Excel文件使用os库中的函数遍历指定目录下的所有文件，筛选出后缀为.xlsx或.xls的Excel文件。

directory = '目录路径'  # 设置目录路径
excel_files = [file for file in os.listdir(directory) if file.endswith(('.xlsx', '.xls'))]

步骤3：读取Excel文件中的数据使用pandas库中的read_excel()函数逐个读取Excel文件的数据，并将数据存储到一个列表中。

data = []  # 存储所有Excel文件数据的列表

for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(directory, file)  # 获取文件的完整路径
    df = pd.read_excel(file_path)  # 读取Excel文件的数据
    data.append(df)  # 将数据添加到列表中

步骤4：合并指定列的数据根据需求，选择要合并的列，并使用pandas库中的concat()函数将选定列的数据合并为一个数据帧。

columns_to_merge = ['列名1', '列名2', ...]  # 设置要合并的列名

merged_data = pd.concat([df[columns_to_merge] for df in data], ignore_index=True)

步骤5：将合并的数据写入新的Excel文件创建一个新的Excel文件，并将合并的数据写入其中，使用openpyxl库实现。

output_file = '合并结果.xlsx'  # 设置输出文件名
wb = Workbook()  # 创建一个新的Excel工作簿
ws = wb.active  # 获取默认的工作表

# 将合并的数据写入工作表
for row in dataframe_to_rows(merged_data, index=False, header=True):
    ws.append(row)

wb.save(output_file)  # 保存工作簿为Excel文件

这样，通过以上步骤，就可以实现基于Python目录中所有Excel文件的多列合并操作了。

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