可以通过以下步骤实现:
以下是基于Python和pandas库的示例代码:
import os
import pandas as pd
# 获取指定文件夹下的所有Excel文件
folder_path = '/path/to/excel/files'
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 创建一个空的数据框
combined_data = pd.DataFrame()
# 遍历每个Excel文件进行处理
for file_name in excel_files:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel(file_path, header=None)
# 添加文件名列
data['文件名'] = file_name
# 将处理后的数据合并到总数据框中
combined_data = pd.concat([combined_data, data])
# 输出合并后的数据
print(combined_data)
在这个示例中,我们首先获取指定文件夹下的所有Excel文件,然后逐个读取并处理它们。使用read_excel
函数读取Excel文件时,通过将header=None
参数传递给函数来告知它不要将第一行作为列名解析。然后,使用concat
函数将每个处理后的数据框合并到一个总数据框中。最后,我们打印出合并后的数据框,可以根据需要进行后续分析和处理。
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