Python + CSV + xlsx + Pandas :将多个CSV文件合并到一个多页CSV中

基础概念

• CSV (Comma-Separated Values): 一种简单的文本文件格式，用于存储表格数据，每行代表一条记录，每个字段由逗号分隔。
• XLSX: 微软Excel文件格式，用于存储电子表格数据。
• Pandas: 一个强大的Python数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

相关优势

• CSV: 简单易读，兼容性好，适合数据交换。
• XLSX: 支持复杂的表格格式和公式，适合数据的展示和分析。
• Pandas: 提供了丰富的数据处理功能，如数据清洗、转换、合并等。

类型

• 多页CSV: 通常指的是将多个CSV文件的内容合并到一个Excel文件的不同工作表中。

应用场景

• 数据整合：将来自不同来源的CSV文件合并到一个文件中，便于统一管理和分析。
• 数据分析：在合并后的文件中进行复杂的数据分析。

问题与解决方案

问题：如何将多个CSV文件合并到一个多页CSV（Excel）中？

原因

用户可能需要将多个CSV文件的数据合并到一个Excel文件中，以便于管理和分析。直接合并CSV文件到一个多页CSV文件是不可能的，因为CSV文件不支持多页。因此，我们需要将CSV文件转换为Excel格式。

解决方案

使用Pandas库可以轻松实现这一目标。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 定义CSV文件所在的目录
csv_dir = 'path/to/csv/files'

# 创建一个ExcelWriter对象
with pd.ExcelWriter('merged_output.xlsx') as writer:
    # 遍历目录中的所有CSV文件
    for filename in os.listdir(csv_dir):
        if filename.endswith('.csv'):
            # 读取CSV文件
            df = pd.read_csv(os.path.join(csv_dir, filename))
            # 将数据写入Excel文件的不同工作表中
            sheet_name = os.path.splitext(filename)[0]
            df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

print("合并完成！")

参考链接

• Pandas官方文档
• Python官方文档

总结

通过上述代码，我们可以将多个CSV文件合并到一个Excel文件的不同工作表中。这种方法利用了Pandas库的强大功能，使得数据处理变得简单高效。