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前言
一、情景描述
二、python汇总
总结

前言

一、情景描述

情景一：
文件夹内有很多excel数据，包含的数据格式一样，我们需要提取每个文件中指定的几列数据汇总到一个文件中(因为是按列索引提取，所以列的顺序可以不一样)

汇总后：

二、python汇总

注意事项：

文件所在文件夹内只能有运行文件.py，和需要汇总的文件，不能有其它文件夹，否则会出现运行错误；
运行第二遍时需要将第一遍运行得到的结果文件res.xlsx删除，否则也会出现运行错误；

代码如下（示例）：

# -*- coding:utf-8 –*-
import os
import pandas as pd# 输入参数为excel表格所在目录
def to_one_excel(dir):dfs = []# 遍历文件目录，将所有表格表示为pandas中的DataFrame对象# for root_dir, sub_dir, files in os.walk(r'' + dir):     # 第一个为起始路径，第二个为起始路径下的文件夹，第三个是起始路径下的文件。for root_dir, sub_dir, files in os.walk(dir):     # 第一个为起始路径，第二个为起始路径下的文件夹，第三个是起始路径下的文件。for file in files:if file.endswith('xlsx'):# 构造绝对路径file_name = os.path.join(root_dir, file)# df = pd.read_excel(file_name)df_1 = list(pd.read_excel(file_name, nrows=1))  # 读取excel第一行数据并放进列表# excel第一行数据返回列表print(file_name)print(type(df_1))print(df_1)# 根据第一行列名获取每个文件中需要列的列索引，返回索引数值suo_yin_1 = df_1.index("人员")suo_yin_2 = df_1.index("效率")suo_yin_3 = df_1.index("成绩")suo_yin_4 = df_1.index("产量")suo_yin_5 = df_1.index("节点")suo_yin_6 = df_1.index("备注")# 读取文件内容  usecols=[1, 3, 4] 读取第1,3,4列df = pd.read_excel(file_name, usecols=[suo_yin_1, suo_yin_2, suo_yin_3, suo_yin_4, suo_yin_5, suo_yin_6], sheet_name='data')# pf = pd.read_excel('xxx.xls', usecols=[1, 3, 4], sheet_name='data')# print(pf)# 追加一列数据，将每个文件的名字追加进该文件的数据中，确定每条数据属于哪个文件excel_name = file.replace(".xlsx", "")      # 提取每个excel文件的名称，去掉.xlsx后缀df["文件名"] = excel_name       # 新建列名为“文件名”，列数据为excel文件名dfs.append(df)      # 将新建文件名列追加进汇总excel中# 行合并df_concated = pd.concat(dfs)# 构造输出目录的绝对路径out_path = os.path.join(dir, 'res.xlsx')# 输出到excel表格中，并删除pandas默认的index列df_concated.to_excel(out_path, sheet_name='Sheet1', index=None)# 调用并执行函数
to_one_excel(r'E:\py\python3.7\test\test96')

总结

分享：
固守旧我、维持现状的最大好处就是避免改变，这就像陷入一个负能量循环圈，你越害怕去改变，就越不会有动力去改变。

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