Pandas -连接多个名称不同但数据类型相同的excel文件

Pandas是一个开源的数据处理库，提供了快速、灵活和便捷的数据结构和数据分析工具。它可以方便地处理各种类型的数据，包括连接多个名称不同但数据类型相同的Excel文件。

Pandas提供了一个叫做"read_excel"的函数，它可以读取Excel文件并将其转换为Pandas的数据结构，如DataFrame。当处理多个名称不同但数据类型相同的Excel文件时，我们可以使用该函数读取这些文件，并将它们转换为DataFrame对象。

下面是一些示例代码，展示了如何使用Pandas连接多个名称不同但数据类型相同的Excel文件：

import pandas as pd

# 读取第一个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 读取第二个Excel文件
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 连接两个DataFrame对象
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 打印连接后的结果
print(merged_df)

上述代码中，我们首先使用"read_excel"函数分别读取两个Excel文件，并将它们转换为DataFrame对象（假设文件名分别为'file1.xlsx'和'file2.xlsx'）。然后，使用"concat"函数将这两个DataFrame对象连接起来，形成一个新的DataFrame对象"merged_df"。最后，我们可以通过打印"merged_df"来查看连接后的结果。

总结一下，Pandas提供了便捷的数据处理功能，可以通过"read_excel"函数读取多个名称不同但数据类型相同的Excel文件，并使用"concat"函数将它们连接成一个DataFrame对象，从而实现对这些数据的处理和分析。

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