Pandas+openpyxl进行Excel处理详解

更新时间：2025年02月07日 08:42:59 作者：victor66

这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用pandas和openpyxl库对多个Excel文件进行多种处理的方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下

1. 读取多个 Excel 文件并合并
2. 批量处理多个 Excel 文件
3. 从多个 Excel 文件中提取特定信息
4. 使用 openpyxl 处理多个 Excel 文件
5. 合并多个 Excel 文件到一个工作簿的不同工作表
6. 批量处理多个 Excel 文件并进行数据清洗
7. 从多个 Excel 文件中提取特定列并合并
8. 批量重命名多个 Excel 文件中的工作表
9. 批量导出 Excel 数据到 CSV 文件
10. 批量处理多个 Excel 文件并进行数据分析

1. 读取多个 Excel 文件并合并

假设你有一个文件夹，里面包含多个 Excel 文件，你想将这些文件合并成一个 DataFrame。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 创建一个空的 DataFrame 来存储所有数据
all_data = pd.DataFrame()
# 逐个读取每个 Excel 文件并将数据追加到 all_data 中
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)
# 查看合并后的数据
print(all_data.head())

2. 批量处理多个 Excel 文件

假设你需要对多个 Excel 文件进行相同的处理（例如，添加一列、过滤数据等）。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
output_folder = 'path/to/output/folder'
# 确保输出文件夹存在
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 处理每个 Excel 文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 添加一列
    df['New_Column'] = 'Some Value'
    # 过滤数据
    filtered_df = df[df['Some_Column'] > 100]
    # 保存处理后的数据
    output_file_path = os.path.join(output_folder, file)
    filtered_df.to_excel(output_file_path, index=False)
print("Processing complete.")

3. 从多个 Excel 文件中提取特定信息

假设你需要从多个 Excel 文件中提取特定的信息（例如，某个特定单元格的数据）。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 存储结果
results = []
# 从每个 Excel 文件中提取特定信息
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 假设我们需要提取第一行第一列的数据
    specific_value = df.iloc[0, 0]
    # 将结果存储在一个列表中
    results.append((file, specific_value))
# 打印结果
for file, value in results:
    print(f"File: {file}, Specific Value: {value}")

4. 使用 openpyxl 处理多个 Excel 文件

如果你需要更细粒度地控制 Excel 文件（例如，修改特定单元格、格式化等），可以使用 openpyxl 库。

import openpyxl
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
output_folder = 'path/to/output/folder'
# 确保输出文件夹存在
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 处理每个 Excel 文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
    sheet = workbook.active
    # 修改特定单元格
    sheet['A1'] = 'New Value'
    # 保存处理后的文件
    output_file_path = os.path.join(output_folder, file)
    workbook.save(output_file_path)
print("Processing complete.")

5. 合并多个 Excel 文件到一个工作簿的不同工作表

假设你有多个 Excel 文件，并希望将它们合并到一个新的 Excel 工作簿中的不同工作表中。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
output_file = 'merged_workbook.xlsx'
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 创建一个新的 ExcelWriter 对象
with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
    # 处理每个 Excel 文件并将数据写入不同的工作表
    for file in excel_files:
        file_path = os.path.join(folder_path, file)
        df = pd.read_excel(file_path)
        # 使用文件名作为工作表名称
        sheet_name = os.path.splitext(file)[0]
        # 写入数据
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
print("Merging complete.")

6. 批量处理多个 Excel 文件并进行数据清洗

假设你需要对多个 Excel 文件进行数据清洗，例如删除空行、填充缺失值等。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
output_folder = 'path/to/output/folder'
# 确保输出文件夹存在
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 处理每个 Excel 文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 删除空行
    df.dropna(how='all', inplace=True)
    # 填充缺失值
    df.fillna(0, inplace=True)
    # 保存处理后的数据
    output_file_path = os.path.join(output_folder, file)
    df.to_excel(output_file_path, index=False)
print("Data cleaning complete.")

7. 从多个 Excel 文件中提取特定列并合并

假设你需要从多个 Excel 文件中提取特定列，并将这些列合并成一个新的 DataFrame。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 创建一个空的 DataFrame 来存储所有数据
all_data = pd.DataFrame()
# 逐个读取每个 Excel 文件并提取特定列
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path, usecols=['Column1', 'Column2'])
    # 将提取的数据追加到 all_data 中
    all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)
# 查看合并后的数据
print(all_data.head())

8. 批量重命名多个 Excel 文件中的工作表

假设你需要批量重命名多个 Excel 文件中的工作表名称。

import openpyxl
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
output_folder = 'path/to/output/folder'
# 确保输出文件夹存在
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 处理每个 Excel 文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
    # 重命名工作表
    if 'OldSheetName' in workbook.sheetnames:
        sheet = workbook['OldSheetName']
        sheet.title = 'NewSheetName'
    # 保存处理后的文件
    output_file_path = os.path.join(output_folder, file)
    workbook.save(output_file_path)
print("Sheet renaming complete.")

9. 批量导出 Excel 数据到 CSV 文件

假设你需要将多个 Excel 文件中的数据批量导出为 CSV 文件。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
output_folder = 'path/to/output/csvs'
# 确保输出文件夹存在
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 处理每个 Excel 文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 生成输出文件路径
    base_name = os.path.splitext(file)[0]
    output_file_path = os.path.join(output_folder, f'{base_name}.csv')
    # 导出为 CSV 文件
    df.to_csv(output_file_path, index=False)
print("Export to CSV complete.")

10. 批量处理多个 Excel 文件并进行数据分析

假设你需要对多个 Excel 文件进行数据分析，例如计算总和、平均值等。

import pandas as pd
import os
# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/excel/files'
# 获取文件夹中的所有 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
# 创建一个空的 DataFrame 来存储所有数据
all_data = pd.DataFrame()
# 逐个读取每个 Excel 文件并将数据追加到 all_data 中
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 将数据追加到 all_data 中
    all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)
# 进行数据分析
total_sum = all_data['Some_Column'].sum()
average_value = all_data['Some_Column'].mean()
# 打印结果
print(f"Total Sum: {total_sum}")
print(f"Average Value: {average_value}")

到此这篇关于Pandas+openpyxl进行Excel处理详解的文章就介绍到这了,更多相关Pandas openpyxl处理Excel内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

python列表的常用操作方法小结
这篇文章主要为大家详细介绍了python字典的常用操作方法，主要内容包含Python中列表(List)的详解操作方法,包含创建、访问、更新、删除、其它操作等,需要的朋友可以参考下
2016-05-05
Python3.6.x中内置函数总结及讲解
今天小编就为大家分享一篇关于Python3.6.x中内置函数总结及讲解，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
2019-02-02
Flask实现定制日志并输出到文件
这篇文章主要为大家学习介绍了Flask如何实现定制日志并输出到文件，文中的示例代码简介易懂，感兴趣的小伙伴快跟随小编一起学习一下吧
2023-07-07
通过实例解析python描述符原理作用
这篇文章主要介绍了通过实例解析python描述符原理作用,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2020-01-01
python编写朴素贝叶斯用于文本分类
这篇文章主要为大家详细介绍了python编写朴素贝叶斯用于文本分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2017-12-12
PyQt5编程扩展之资源文件的使用教程
PyQt5支持Qt的资源系统,这是用于在应用程序中嵌入图片和翻译文件等资源的工具,下面这篇文章主要给大家介绍了关于PyQt5编程扩展之资源文件使用的相关资料,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
2023-03-03
python golang中grpc 使用示例代码详解
这篇文章主要介绍了python golang中grpc 使用,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
2020-06-06
$Python之DataFrame输出为csv\txt\xlsx文件问题$
Python之DataFrame输出为csv\txt\xlsx文件问题
这篇文章主要介绍了Python之DataFrame输出为csv\txt\xlsx文件问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
2023-08-08
Python批量添加水印的优雅实现与进阶
在日常图像处理中,为图片添加水印是一项常见任务,有多种方法和工具可供选择,本文将专注于使用Python语言结合PIL库批量添加水印,感兴趣的可以了解下
2023-12-12
Pytorch 定义MyDatasets实现多通道分别输入不同数据方式
今天小编就为大家分享一篇Pytorch 定义MyDatasets实现多通道分别输入不同数据方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-01-01