Python pandas实现excel工作表合并功能详解

 更新时间:2019年08月29日 08:32:39   作者:qq5d4147c106bd7  
这篇文章主要介绍了Python pandas实现excel工作表合并功能以及相关实例代码,需要的朋友们参考学习下。
import os,pandas as pd,re
#1.获取文件夹下要合并的文件名
dirpath = '文件夹地址'
#工作表3特殊处理 需要开始下标和结束下标
begin = 231
end = 238
excel_names = os.listdir(dirpath)
#2.获取文件内容
sheet_1_merge = []
sheet_2_merge = []
sheet_3_merge = pd.DataFrame([0,0,0,0,0,0,0])
for excel_name in excel_names:
#绝对路径
excel_path = dirpath+excel_name
#dropna(axis=0, how='all')行全部为空得删除
#获取工作表1内容
sheet_1=pd.read_excel(excel_path, sheet_name=1, header=None)[2:][range(9)].dropna(axis=0, how='all')
sheet_1_merge.append(sheet_1)

获取工作表2内容

sheet_2=pd.read_excel(excel_path, sheet_name=2, header=None)[2:][range(1,7)].dropna(axis=0, how='all')
sheet_2_merge.append(sheet_2)
# 获取工作表3内容
sheet_3 = list(pd.read_excel(excel_path,sheet_name=3,header=None)[begin:end][1])
excel_name = re.findall('\d-(.*).xlsx', excel_name)[0]
sheet_3_merge.insert(1,excel_name,sheet_3)
print(sheet_1,'\n',sheet_2,'\n',sheet_3)
#保存合并内容
#axis=0,ignore_index=True合并行 忽略原来的下标
sheet_1_merge = pd.DataFrame(pd.concat(sheet_1_merge,axis=0,ignore_index=True))
sheet_2_merge = pd.DataFrame(pd.concat(sheet_2_merge,axis=0,ignore_index=True))
#columns主要是为了按照已有得排序,方便整理
sheet_3_merge = pd.DataFrame(sheet_3_merge,columns=['李1','李2,'李3','彭4','杨5','夏6',...,'杜34','叶35'])
writer = pd.ExcelWriter('C:/Users/zhuozhe/Desktop/merge.xlsx')
sheet_1_merge.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name='merge_1')
sheet_2_merge.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name='merge_2')
sheet_3_merge.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name='merge_3')
writer.save()
writer.close()

合并文件包含三个工作表:完成任务,下周计划,本周工时(包含了全年的数据,所以需要抽取)。


合并后得文件,如图:


以上就是关于Python_pandas实现excel工作表合并功能的全部实例内容,感谢大家的阅读和对脚本之家的支持。

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