Python 中如何批量合并 Excel

Python 中如何批量合并 Excel

在日常工作中，我們經常需要處理多個 Excel 文件，并將它們合并成一個文件以便于分析或報告。手動操作不僅耗時，還容易出錯。Python 提供了強大的庫來處理 Excel 文件，使得批量合并 Excel 文件變得非常簡單。本文將介紹如何使用 Python 中的 pandas 和 openpyxl 庫來批量合并 Excel 文件。

1. 安裝必要的庫

首先，我們需要安裝 pandas 和 openpyxl 庫。pandas 是一個強大的數據處理庫，而 openpyxl 則用于處理 Excel 文件。你可以使用以下命令來安裝這兩個庫：

pip install pandas openpyxl

2. 導入庫

在開始編寫代碼之前，我們需要導入所需的庫：

import pandas as pd
import os

3. 獲取所有 Excel 文件

假設我們有一個文件夾，里面存放了多個需要合并的 Excel 文件。我們可以使用 os 模塊來獲取該文件夾中的所有 Excel 文件：

folder_path = 'path/to/your/excel/files'
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

4. 讀取并合并 Excel 文件

接下來，我們可以使用 pandas 來讀取每個 Excel 文件，并將它們合并成一個 DataFrame。假設每個 Excel 文件的結構相同，我們可以使用以下代碼：

all_data = pd.DataFrame()

for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)

在這個代碼片段中，我們首先創建了一個空的 DataFrame all_data。然后，我們遍歷每個 Excel 文件，使用 pd.read_excel() 讀取文件內容，并將其追加到 all_data 中。ignore_index=True 參數確保合并后的 DataFrame 有一個連續的索引。

5. 保存合并后的 Excel 文件

最后，我們可以將合并后的 DataFrame 保存為一個新的 Excel 文件：

output_file = 'merged_excel.xlsx'
all_data.to_excel(output_file, index=False)

index=False 參數確保在保存文件時不會將 DataFrame 的索引寫入 Excel 文件中。

6. 完整代碼示例

以下是完整的代碼示例：

import pandas as pd
import os

# 定義文件夾路徑
folder_path = 'path/to/your/excel/files'

# 獲取所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 創建一個空的 DataFrame
all_data = pd.DataFrame()

# 讀取并合并所有 Excel 文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)

# 保存合并后的 Excel 文件
output_file = 'merged_excel.xlsx'
all_data.to_excel(output_file, index=False)

print(f"合并完成，文件已保存為 {output_file}")

7. 注意事項

• 文件結構一致性：確保所有 Excel 文件的結構（列名、數據類型等）一致，否則合并時可能會出現錯誤。
• 內存管理：如果處理的 Excel 文件非常大，可能會導致內存不足。在這種情況下，可以考慮分批次讀取和合并文件。
• 文件格式：本文示例假設 Excel 文件為 .xlsx 格式。如果文件格式不同（如 .xls），需要調整讀取方式。

8. 總結

通過使用 Python 的 pandas 和 openpyxl 庫，我們可以輕松地批量合并多個 Excel 文件。這種方法不僅高效，而且可以避免手動操作中的錯誤。希望本文能幫助你更好地處理 Excel 文件，提高工作效率。

如果你有更多關于 Python 數據處理的需求，歡迎繼續探索 pandas 庫的其他功能，它提供了豐富的工具來處理和分析數據。