方法一:使用Pandas的concat()函数concat()函数是Pandas中用于合并数据框的函数。我们可以使用它将多个Excel文件中的数据合并到一个数据框中。这种方法适用于需要按照行进行合并的情况,如将多个销售数据报表合并为一个总报表。下面是一个使用concat()函数合并Excel文件的示例代码: import pandas as pd # 读取Excel文件 ...
工作和实践中有这个需求,试了用excel的工具都没成功,写了一段python代码实现了。大概步骤如下: 【准备工作】将需要合并的文件放到一个文件夹中 【开始爬取】 1.导入相关的库 python import os import pandas as pd 2.查看并输入文件夹所在路径 # 在下方输入需要合并的文件所在文件夹位置 path='C:/Users/...
假设我们有一个Excel文件data.xlsx,内容如下: 3. 使用pandas进行数据合并 接下来,我们将使用pandas库来读取Excel文件,提取两列数据并合并,然后将合并后的结果保存为新的Excel文件。 importpandasaspd# 读取Excel文件file_path='data.xlsx'df=pd.read_excel(file_path)# 合并两列数据df['合并结果']=df['列1']...
1)合并方式默认是inner,也就是取交集的意思; 2)此外还有outer取并集,数据缺失范围NaN; 3) how = 'left',按照左侧的df(下面的df3)为参考合并,数据缺失范围NaN 4) how = 'right',按照右侧的df(下面的df4)为参考合并,数据缺失范围NaN print(pd...
表中连续N列,每4列为一个整体。需要通过python把第二个4列放置到第一个4列的后面,并一直按照此逻辑。 2、代码 (1)数据实例 暂时拿12列为例子,实际可以是为无数列(能被4整除) (2)导入库 importpandasaspddf=pd.read_excel('/Users/test/Desktop/信息.xlsx',header=None) ...
PYTHON PANDAS入门-(13)PANDAS实现数据合并 一、使用场景: 批量合并相同格式的excel,给DataFrame添加行、列 二、concat()用法: pd.concat(obj,axis=0,join='outer',ignore_index=False) obj:是一个列表,内容可以是dataframe也可以是series,也可以混合 axis:默认是0,即按行合并...
importpandasaspdfromopenpyxlimportload_workbook# 读取Excel文件file_path ='test.xlsx'# 替换为你的Excel文件路径df = pd.read_excel(file_path)# 显示读取的数据print(df)# 打开工作簿wb = load_workbook(file_path) ws = wb.active# 获取活动工作表# 假设我们要合并的列是第1列(A列),从第二行开始(假...
我们知道,pandas数据框架是一个表格数据对象,它看起来完全像Excel电子表格——行、列和单元格。 图5:pandas数据框架,看起来就像Excel电子表格一样 pandas有一个方法.merge()来高效地合并多个数据集。 df_combine = df_1.merge(df_2, left_on=’保险ID’, right_on...
combined_df.to_excel(output_file, index=False, engine='openpyxl') print(f"合并后的数据已保存到 {output_file}") 例子解释 准备环境:确保安装了pandas和openpyxl库。 读取多个Excel文件: 使用os.listdir()列出指定目录下的所有文件。 对于每个文件,检查文件扩展名是否为.xlsx。