Python实现一键合并N个Excel工作表/文件

pip install pandas openpyxl 
# openpyxl用于Pandas读写xlsx文件

import pandas as pd
import os

def read_excel_to_dataframe(file_path):
    """
    使用Pandas读取Excel文件，转换为DataFrame。
    这是Python数据分析入门和Excel自动化处理的基础。
    :param file_path: Excel文件路径
    :return: 读取到的DataFrame对象
    """
    if not os.path.exists(file_path): return print(f"❌ Excel文件不存在：{file_path}")
    
    try:
        df = pd.read_excel(file_path) # 核心代码：一行命令读取Excel
        print(f"✅ 成功读取Excel文件：'{os.path.basename(file_path)}'")
        print("   --- DataFrame头部数据（前5行）：---")
        print(df.head()) # 打印DataFrame的前5行
        print("\n   --- DataFrame信息概览：---")
        print(df.info()) # 打印DataFrame的概要信息（列名、非空值数量、数据类型）
        return df
    except Exception as e:
        print(f"❌ 读取Excel失败：{e}")
        return None

if __name__ == "__main__":
    # 准备一个测试Excel文件，例如 'products.xlsx'
    # 内容可以简单一点，如：
    # ProductID | ProductName | Category
    # 001       | Laptop      | Electronics
    # 002       | Mouse       | Accessories
    test_excel_path = os.path.expanduser("~/Desktop/products.xlsx")
    os.makedirs(os.path.dirname(test_excel_path), exist_ok=True)
    
    # 确保有测试Excel文件存在
    if not os.path.exists(test_excel_path):
        # 简单创建测试文件（实际用户需手动创建）
        pd.DataFrame({'ProductID': ['001', '002'], 
                      'ProductName': ['Laptop', 'Mouse'], 
                      'Category': ['Electronics', 'Accessories']}).to_excel(test_excel_path, index=False)
        print(f"临时测试文件 '{os.path.basename(test_excel_path)}' 已创建。")

    df_products = read_excel_to_dataframe(test_excel_path)
    if df_products is not None:
        print("\nDataFrame读取成功，你可以开始你的数据自动化处理了！")

import pandas as pd
import os

def merge_excel_rows_concat(file_paths, output_file_path):
    """
    使用pd.concat按行合并多个Excel文件或工作表。
    这是Python合并Excel的基础，适合结构相同的表格堆叠。
    :param file_paths: 包含要合并的Excel文件路径列表
    :param output_file_path: 合并后Excel文件的输出路径
    """
    all_dfs = []
    print("🚀 正在读取并准备合并文件...")
    for f_path in file_paths:
        if os.path.exists(f_path):
            df = pd.read_excel(f_path)
            all_dfs.append(df)
            print(f"   ✅ 已读取：{os.path.basename(f_path)}")
        else:
            print(f"❌ 文件不存在，跳过：{os.path.basename(f_path)}")
            
    if not all_dfs:
        print("ℹ️ 没有找到任何文件可供合并。")
        return

    # **核心操作：pd.concat按行合并DataFrame**
    # axis=0 表示按行合并（默认值），ignore_index=True 重新生成索引
    merged_df = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True)
    
    os.makedirs(os.path.dirname(output_file_path), exist_ok=True)
    merged_df.to_excel(output_file_path, index=False) # 保存合并后的DataFrame到Excel
    
    print(f"✨ 成功合并 {len(all_dfs)} 个文件到：'{os.path.basename(output_file_path)}'")
    print("   --- 合并后数据头部 ---")
    print(merged_df.head())
    print(f"   总行数：{len(merged_df)}")

if __name__ == "__main__":
    # 准备测试数据：创建两个或更多结构相同的Excel文件
    # 例如：
    # sales_q1.xlsx (Product, Sales)
    # sales_q2.xlsx (Product, Sales)
    q1_path = os.path.expanduser("~/Desktop/sales_q1.xlsx")
    q2_path = os.path.expanduser("~/Desktop/sales_q2.xlsx")
    output_merged_path = os.path.expanduser("~/Desktop/annual_sales_report.xlsx")

    # 简单创建测试文件
    pd.DataFrame({'Product': ['Laptop', 'Mouse'], 'Sales': [100, 150]}).to_excel(q1_path, index=False)
    pd.DataFrame({'Product': ['Monitor', 'Keyboard'], 'Sales': [200, 120]}).to_excel(q2_path, index=False)
    
    file_list = [q1_path, q2_path]
    merge_excel_rows_concat(file_list, output_merged_path)

import pandas as pd
import os

def merge_all_excels_in_folder(folder_path, output_file_name="merged_all_data.xlsx"):
    """
    一键合并指定文件夹下所有Excel文件。
    这是高效的Python合并Excel和数据自动化处理脚本。
    :param folder_path: 包含Excel文件的文件夹路径
    :param output_file_name: 合并后Excel文件的名称
    """
    if not os.path.exists(folder_path): return print(f"❌ 文件夹不存在：{folder_path}")

    all_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(('.xls', '.xlsx'))]
    if not all_files: return print(f"ℹ️ 文件夹 '{folder_path}' 中没有找到Excel文件。")

    all_dfs = []
    print(f"🚀 正在合并文件夹 '{folder_path}' 下的所有Excel文件...")
    for f_path in all_files:
        try:
            df = pd.read_excel(f_path)
            all_dfs.append(df)
            print(f"   ✅ 已读取：{os.path.basename(f_path)}")
        except Exception as e:
            print(f"❌ 读取文件 '{os.path.basename(f_path)}' 失败：{e}。跳过。")
            
    if not all_dfs: return print("ℹ️ 没有成功读取任何Excel文件。")

    merged_df = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True)
    
    output_path = os.path.join(os.path.dirname(folder_path), output_file_name)
    os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
    merged_df.to_excel(output_path, index=False)
    
    print(f"✨ 成功合并所有Excel文件到：'{os.path.basename(output_path)}'")
    print(f"   总行数：{len(merged_df)}")

if __name__ == "__main__":
    # 准备测试数据：在桌面创建 'MonthlySales' 文件夹，并在其中放入多个Excel文件
    # 例如：
    # MonthlySales/Jan_2023.xlsx (Product, Sales)
    # MonthlySales/Feb_2023.xlsx (Product, Sales)
    input_folder = os.path.expanduser("~/Desktop/MonthlySales")
    os.makedirs(input_folder, exist_ok=True)
    # 示例创建文件
    # pd.DataFrame({'Product': ['A'], 'Sales': [10]}).to_excel(os.path.join(input_folder, 'Jan_2023.xlsx'), index=False)
    # pd.DataFrame({'Product': ['B'], 'Sales': [20]}).to_excel(os.path.join(input_folder, 'Feb_2023.xlsx'), index=False)

    merge_all_excels_in_folder(input_folder, "YearlySalesSummary.xlsx")

import pandas as pd
import os

def inner_merge_example(customers_path, orders_path, output_path):
    """
    使用pd.merge进行内连接，根据共同列匹配数据。
    这是Python合并Excel，实现精准数据匹配的核心。
    :param customers_path: 客户信息Excel文件路径
    :param orders_path: 客户订单Excel文件路径
    :param output_path: 合并后输出Excel文件路径
    """
    if not (os.path.exists(customers_path) and os.path.exists(orders_path)):
        print(f"❌ 缺少一个或多个源文件。")
        return

    try:
        df_customers = pd.read_excel(customers_path)
        df_orders = pd.read_excel(orders_path)

        print("🚀 正在执行内连接：")
        print("   --- 客户信息表 ---")
        print(df_customers.head())
        print("\n   --- 客户订单表 ---")
        print(df_orders.head())

        # **核心操作：pd.merge 内连接**
        # on='CustomerID' 表示根据 CustomerID 列进行匹配
        merged_df = pd.merge(df_customers, df_orders, on='CustomerID', how='inner')
        
        os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
        merged_df.to_excel(output_path, index=False)
        
        print(f"\n✨ 内连接成功！结果保存到：'{os.path.basename(output_path)}'")
        print("   --- 合并后数据头部 ---")
        print(merged_df.head())
        print(f"   总行数：{len(merged_df)}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 内连接失败：{e}")

if __name__ == "__main__":
    # 准备测试数据
    customers_file = os.path.expanduser("~/Desktop/customers.xlsx")
    orders_file = os.path.expanduser("~/Desktop/orders.xlsx")
    output_merged_file = os.path.expanduser("~/Desktop/customer_orders_inner.xlsx")

    # 简单创建测试文件
    pd.DataFrame({'CustomerID': [1, 2, 3], 
                  'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
                  'City': ['NY', 'LA', 'SF']}).to_excel(customers_file, index=False)
    pd.DataFrame({'OrderID': ['A001', 'A002', 'A003'], 
                  'CustomerID': [1, 2, 4], # 注意：CustomerID 4 不在客户表中
                  'Amount': [100, 150, 200]}).to_excel(orders_file, index=False)

    inner_merge_example(customers_file, orders_file, output_merged_file)

import pandas as pd
import os

def flexible_merge_example(customers_path, orders_path, output_prefix="merged_data"):
    """
    使用pd.merge进行左连接、右连接和外连接，实现更灵活的数据匹配。
    :param customers_path: 客户信息Excel文件路径
    :param orders_path: 客户订单Excel文件路径
    :param output_prefix: 输出文件名前缀
    """
    if not (os.path.exists(customers_path) and os.path.exists(orders_path)):
        print(f"❌ 缺少一个或多个源文件。")
        return

    try:
        df_customers = pd.read_excel(customers_path)
        df_orders = pd.read_excel(orders_path)

        # 左连接 (Left Join)
        left_merged_df = pd.merge(df_customers, df_orders, on='CustomerID', how='left')
        left_output_path = os.path.expanduser(f"~/Desktop/{output_prefix}_left.xlsx")
        left_merged_df.to_excel(left_output_path, index=False)
        print(f"\n✨ 左连接成功！结果保存到：'{os.path.basename(left_output_path)}'")
        print(left_merged_df.head())

        # 右连接 (Right Join)
        right_merged_df = pd.merge(df_customers, df_orders, on='CustomerID', how='right')
        right_output_path = os.path.expanduser(f"~/Desktop/{output_prefix}_right.xlsx")
        right_merged_df.to_excel(right_output_path, index=False)
        print(f"\n✨ 右连接成功！结果保存到：'{os.path.basename(right_output_path)}'")
        print(right_merged_df.head())

        # 外连接 (Outer Join)
        outer_merged_df = pd.merge(df_customers, df_orders, on='CustomerID', how='outer')
        outer_output_path = os.path.expanduser(f"~/Desktop/{output_prefix}_outer.xlsx")
        outer_merged_df.to_excel(outer_output_path, index=False)
        print(f"\n✨ 外连接成功！结果保存到：'{os.path.basename(outer_output_path)}'")
        print(outer_merged_df.head())

    except Exception as e:
        print(f"❌ 灵活连接失败：{e}")

if __name__ == "__main__":
    customers_file = os.path.expanduser("~/Desktop/customers.xlsx")
    orders_file = os.path.expanduser("~/Desktop/orders.xlsx")
    
    # 确保测试文件存在，且包含非匹配的 CustomerID 以便演示 Left/Right/Outer Join
    # (与3.1节创建的文件类似，但需要确保有非匹配项)
    
    flexible_merge_example(customers_file, orders_file, "customer_orders")