序言

老板最近越来越过分了，快下班了发给我几百个表格让我把内容合并到一个表格内去。

还好我会Python，分分钟就搞定了，这要是换个不会Python的，不得加班到第二天天亮去了~

这么好用的技能，必须分享给大家，话不多说，咱们直接开始！

准备工作

咱们需要先准备表格数据，会爬虫的兄弟可以自己爬一点，不会的，可以找我直接拿数据。

电脑端左侧获取，手机端最最最下方获取

表格内数据
我这里只做展示，所以只用了五个表，咱们今天是将市级合并为省级。

本文思路

将当前文件夹下所有的 excel 汇总到广东省.xlsx
添加一个新的字段城市，字段内容为商铺所在城市，这个字段放在最前面；
星级为 star_0 的数据全部不要
只要一条数据中有三个字段为空字段，整条数据都不需要；
将价格中的￥符号去掉

代码实现

全部代码都分享给大家，咱不喜欢藏着掖着。

import glob
import openpyxl workbook = openpyxl.Workbook()
sheet_total = workbook.active
sheet_total.append(['城市', '门店名称', '星级', '星级得分', '点评总数', '人均消费', '口味', '环境', '服务', '链接网址', '分类', '商圈', '详细地址', '推荐菜'])def count_none(line):"""返回空内容的数据"""count = 0for d in line:if not d:count += 1return countfilenames = glob.glob('*/*.xlsx')
for filename in filenames:# print(filename)city = filename.split('.')[0].split('\\')[-1]workbook_temp = openpyxl.load_workbook(filename)sheet = workbook_temp.activefor row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=sheet.max_column, max_row=sheet.max_row):row_data = [col.value for col in row]if row_data[1] == 'star_0':continue# 定义一个方法判断空字段的数量if count_none(row_data) >= 3:continue# 去掉平均价格中的 ￥if row_data[4]:row_data[4] = row_data[4].strip('￥')row_data.insert(0, city)# print(row_data)sheet_total.append(row_data)# break  # 调试只处理一个workbook.save('广东省.xlsx')

效果

还是刚出炉的，非常新鲜。
这我做了筛选，不然全是显示一个地方了。
可以看到，数据成功的合并到一个表格去了。

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Python批量处理Excel表格

序言

准备工作

代码实现

效果

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