实战|Python六行代码实现多个Excel合并
项目背景
事情是这样的，某事业单位员工A需要每天从业务系统中导出订单表(表结构一致)，并最终汇总到一个Excel中进行数据分析。他从系统中导出的文件结构为一个主目录orders，主目录下两个子目录分别为orders1和orders2，子目录下又有很多个订单表，具体如图所示：
他想实现以下几个需求：
1.合并指定目录下的所有订单表；
2.合并指定目录下的指定订单表；
3.合并指定目录下的指定订单表的指定字段；
4.合并所有目录下的所有订单表。
我看完需求后，有点蒙，甚至感觉有点像在学绕口令。
我连忙喝了杯海外上市的国产咖啡冷静了一下，突然有了些许头绪。为了不让思绪溜走，赶紧打开了order1.xlsx看下表结构，长这样：
项目实操
一、合并指定目录下的所有订单表
我以合并orders1目录下的所有订单表为例来进行操作。
首先，导入文件操作相关库。
#@Time : 2020/5/25 2:18 下午
#@Author : 菜J学Python
#@File : concat_excel.pyimport pandas as pd
from pathlib import Path
然后，获取orders1目录下所有订单表。
files = Path("orders/orders1").glob("*.xlsx")
接着，依次读取所有订单表并创建DataFrame。
dfs = []
for f in files:dfs.append(pd.read_excel(f))
将多个DataFrame合并为一个。
df = pd.concat(dfs)
写入Excel新文件result1.xlsx，并删除索引。
df.to_excel("result1.xlsx",index = False)
OK，合并成功。
细心的你可能已经发现，J哥已经写了足足8行代码。说好的6行代码能搞定呢？
咱不慌，优化以上代码，如下：
import pandas as pd
from pathlib import Path
files = Path("orders/orders1").glob("*.xlsx")
dfs = [pd.read_excel(f) for f in files]
df = pd.concat(dfs)
df.to_excel("result2.xlsx",index = False)
需求1搞定。
二、合并指定目录下的指定订单表
所有订单表都会合并了，只合并几个表算啥？只要指定好对应的文件路径就好啦。废话不多说，直接上代码：
dfs = [pd.read_excel(f) for f in ('orders/orders1/order1.xlsx','orders/orders1/order2.xlsx')]
df = pd.concat(dfs)
df.to_excel("result3.xlsx",index = False)
以上代码实现了orders1目录下的order1.xlsx和order2.xlsx合并。
需求2搞定。
三、合并指定目录指定订单表的指定字段
这个听起来有点绕，咱用正常人的口吻改下表述。比如还是orders1目录，咱们只合并order1.xlsx的品目字段和order2.xlsx的数量、单价字段。
table1 = pd.read_excel("orders/orders1/order1.xlsx")
table2 = pd.read_excel('orders/orders1/order2.xlsx')
part1 = table1.iloc[:,2] #取order1.xlsx第3列的所有行
part2 = table2.iloc[:,[8,9]] #取order2.xlsx的第9、10列的所有行
result4 = pd.concat([part1,part2],axis = 1 ) #合并
以上注意axis=1表示横向合并。打印一下result4，长这样：
实现倒是简单，不过J哥转念一想，这操作完全不符合业务逻辑啊。So，不管，就这样吧。
需求3搞定。
四、合并所有目录下的所有订单表
简单说下这个需求，就是把orders目录下orders1和orders2里面的所有Excel共计10个订单表合并在一个Excel里。
好像确实说复杂了…
实现这个需求要用到os库的walk方法。
先上代码再解释：
import pandas as pd
import os
file_list = os.walk("./")
result = []for dir_path,dirs,files in file_list:for f in files:file_path = os.path.join(dir_path,f) #重构文件路径print(file_path)if 'xlsx' in f: #只要xlsx文件df = pd.read_excel(file_path) #将Excel转成DataFrameresult.append(df)
print(result)df = pd.concat(result) #多个DataFrame合成一个
df.to_excel("result4.xlsx",index=False) #导入到一个新的Excel中
通过os.walk()方法，可以查询到目录下不同文件夹中的文件。dir_path代表的是文件路径，dirs代表的是目录下的文件夹，files代表的是目录下的文件。这里J哥加了一个条件判断，因为print(file_path)时发现里面多了个没用的东东。
需求4搞定。
结 语
感觉Excel合并在我们的日常工作和生活中还是会经常用到的，如果你只是想合并几个Excel，我强烈建议你手动合并，你的手速肯定比我敲代码快。当然即使有大量的表格需要合并，VBA也是可以搞定的，虽然我没试过，但我觉得代码量肯定比Python多，毕竟Python只要6行代码啊！
在学习python中有任何困难不懂可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码加入python交流学习
多多交流问题，互帮互助，这里有不错的学习教程和开发工具。
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、入门学习视频
四、实战案例
五、面试资料
最后，千万别辜负自己当时开始的一腔热血，一起变强大变优秀。
实战|Python六行代码实现多个Excel合并相关推荐
- 用python六行代码写一个简单的键盘记录器
今天我们来用python制作一个键盘记录器 1.需要先安装pynput库 2.然后我们要在C盘里新建一个hi文件夹(我的电脑是c盘所以用c:盘新建,盘符可以更改) 3.新建好后我们打开pycharm开 ...
- 新技能 | 使用python代码来高效操作Excel表格 （文末赠书5本）
新技能 | 使用python代码来高效操作Excel表格 (文末赠书5本) 在日常学习和工作中,少不了要跟Excel表格打交道.而我们作为程序猿,深知代码编程给人带来的便捷性,那我们怎么样使用代码来操 ...
- 【机器学习入门】(13) 实战：心脏病预测，补充: ROC曲线、精确率--召回率曲线，附python完整代码和数据集
各位同学好,经过前几章python机器学习的探索,想必大家对各种预测方法也有了一定的认识.今天我们来进行一次实战,心脏病病例预测,本文对一些基础方法就不进行详细解释,有疑问的同学可以看我前几篇机器学习 ...
- 【机器学习入门】(5) 决策树算法实战：sklearn实现决策树，实例应用（沉船幸存者预测）附python完整代码及数据集
各位同学好,今天和大家分享一下python机器学习中的决策树算法,在上一节中我介绍了决策树算法的基本原理,这一节,我将通过实例应用带大家进一步认识这个算法.文末有完整代码和数据集,需要的自取.那我们开 ...
- Python中将pandas的dataframe拷贝到剪切板并保持格式实战：to_clipboard()函数、复制到Excel文件、复制到文本文件（默认是tsv格式）、复制到文本文件（设置逗号分隔符）
Python中将pandas的dataframe拷贝到剪切板并保持格式实战:to_clipboard()函数.复制到Excel文件.复制到文本文件(默认是tsv格式).复制到文本文件(设置逗号分隔符) ...
- python怎么读取github_六行代码获取Github排名前10的Python项目
六行代码获取Github排名前10的Python项目 Github开放了不少API.下面是对这些API的一个使用. # 获取返回信息 import requests as r url="ht ...
- 仅用Python三行代码，实现数据库和excel之间的导入导出
目录 一.前言 二.python代码 2.1 从MySQL数据库导入csv 2.2 从csv导入MySQL数据库 三.讲解视频 一.前言 之前我分享过两次python的高效编程技巧,分别是, pyth ...
- 『矩阵论笔记』线性判别分析(LDA)最全解读+python实战二分类代码+补充：矩阵求导可以参考
线性判别分析(LDA)最全解读+python实战二分类代码! 文章目录 一.主要思想! 二.具体处理流程! 三.补充二中的公式的证明! 四.目标函数的求解过程! 4.1.优化问题的转化 4.2.拉格朗 ...
- 机械故障诊断信号的幅域分析 - 幅值概率密度函数 | 基于python的代码实现，在CWRU轴承数据上实战
机械故障诊断信号的幅域分析 - 幅值概率密度函数 | 基于python的代码实现,在CWRU数据上实战 **1.随机信号的幅值概率密度函数介绍** **2.代码实战** 2.1导入包 2.2定义CWR ...
最新文章
- WMI技术介绍和应用——接收事件
- windows7下安装MongoDB数据库
- private的误解
- 微信小程序python数据交换代码_一个微信小程序通过 DDP 协议和 Meteor 后端交换数据的简单例子...
- 《助推》读书笔记-行为经济学
- python调用random失败_python怎么调用random
- 前端vscode常用插件
- 控制台应用和空项目有什么区别_互联网小程序的应用以及APP的应用有什么区别及发展...
- 哈夫曼编码和带权路径计算
- 短视频、直播平台第三方SDK接入教程
- redis——redis主从复制
- 程序在发布前就应该发现的一些错误
- Oracle VM VirtualBox 随系统自动启动虚拟机的方法
- adb启动app_ADB 命令大全
- Java数据脱敏框架
- C/C++如何整行输入
- Linux 必学的几个命令
- 【CTF题解NO.00008】mini-LCTF 2021 official write up by arttnba3
- Manjaro安装配置小记
- 球形/PH响应性的树枝状聚合物：树枝状聚酰胺PAMAM/His-PAMAM/DNA 聚酰胺偶联组氨酸/的制备流程