Python将多个excel表格合并为一个表格

### Python将多个Excel表格合并为一个表格的知识点详解 #### 一、背景介绍与应用场景 在日常工作和学习中，我们经常需要处理大量的Excel文件。例如，当你需要收集来自不同部门或者个人的数据时，可能会收到很多个Excel文件。手动将这些文件中的数据合并起来既耗时又容易出错。这时，利用Python编程语言来自动化这一过程就显得尤为重要。 #### 二、关键技术点及工具介绍 1. **Numpy**: Numpy 是 Python 中用于数值计算的核心库之一，它提供了高性能的多维数组对象以及对数组进行操作的各种函数。虽然在本例中Numpy不是必需的，但在处理大型数据集时，Numpy能够提供高效的数组操作功能。 2. **xlrd**: xlrd 是一个用于读取 Excel 文件的库，它可以轻松地读取各种版本的 Excel 文件(.xls 和 .xlsx)。 3. **xlwt**: xlwt 是一个用于写入 Excel 文件(.xls)的库，它支持创建新的 Excel 文件并将数据写入其中。注意，xlwt 只支持 .xls 格式，对于 .xlsx 文件，可以考虑使用其他库如 openpyxl。 4. **glob**: glob 模块用于从目录通配符搜索中获取文件路径列表，非常适合用来遍历指定文件夹下的所有指定类型的文件。 #### 三、详细步骤解析 1. **初始化设置**: - 定义表头：`biaotou=['学号','学生姓名','第一志愿','第二志愿','第三志愿','第四志愿','第五志愿','联系电话','性别','备注']` - 设置文件夹位置：`filelocation="C:\\Users\\ann\Documents\\PythonScripts\\"` - 设置文件格式：`fileform="xls"` - 设置输出文件位置：`filedestination="C:\\Users\\ann\Documents\\PythonScripts\\"` - 设置输出文件名称：`file="test"` 2. **读取文件**: - 使用 `glob.glob()` 获取指定文件夹下所有指定格式的文件，并存储到列表 `filearray` 中。 3. **读取数据**: - 对于每一个文件： - 使用 `xlrd.open_workbook()` 打开文件。 - 通过 `sheet_by_name()` 获取工作表，这里假设所有文件都有名为 "Sheet1" 的工作表。 - 遍历每一行每一列，读取数据并存储到多维列表 `matrix` 中。 4. **写入数据**: - 创建一个新的 Excel 文件。 - 将表头写入新文件的第一行。 - 依次遍历 `matrix` 中的数据，将其写入新文件中。 5. **保存文件**: - 使用 `save()` 方法将新文件保存到指定位置。 #### 四、代码分析 - **文件搜索**: ```python filearray = [] for filename in glob.glob(filelocation + "*." + fileform): filearray.append(filename) ``` - **读取数据**: ```python matrix = [None] * ge for i in range(ge): fname = filearray[i] bk = xlrd.open_workbook(fname) sh = bk.sheet_by_name("Sheet1") nrows = sh.nrows matrix[i] = [0] * (nrows - 1) for m in range(nrows - 1): matrix[i][m] = ["0"] * ncols for j in range(1, nrows): for k in range(0, ncols): matrix[i][j - 1][k] = sh.cell(j, k).value ``` - **写入数据**: ```python filename = xlwt.Workbook() sheet = filename.add_sheet("hel") for i in range(0, len(biaotou)): sheet.write(0, i, biaotou[i]) zh = 1 for i in range(ge): for j in range(len(matrix[i])): for k in range(len(matrix[i][j])): sheet.write(zh, k, matrix[i][j][k]) zh = zh + 1 filename.save(filedestination + file + ".xls") ``` #### 五、总结 通过上述步骤，我们可以利用 Python 实现自动化的 Excel 文件合并功能，极大地提高了工作效率。需要注意的是，实际应用中可能遇到各种特殊情况，例如文件格式不一致、表头不统一等问题，因此还需要根据具体情况进行适当的调整和优化。此外，随着 Python 相关库的不断更新和发展，未来可能会出现更加高效和便捷的解决方案。