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Pandas快速合并多excel表格
前言
最近用Pandas合并表格，发现效率非常高，现总结以下两种方法：
一、Excel表格命名存在规律的情况下
import pandas as pd
path = 'C:/Users/admin/Downloads/' #excel表格所在文件路径
df = [] #创建一个空的列表
for i in range(1,11): #excel表格的名字里面包含1-10
path = path + 'excel表格名称{}.xlsx'.format(i)
df.append(pd.read_excel(path)) #读取文件夹下所有excel文件
df_concat = pd.concat(df) #excel文件合并
df_concat.to_excel('C:/Users/admin/Downloads/合并结果.xlsx',index=None) #合并结果存储二、Excel表格文件名不规律的情况下
1.首先将所有excel表格放到一个文件夹下面
2.用pandas进行合并
import pandas as pd
import os
path = 'C:/Users/admin/Downloads/' #excel表格所在文件路径
df = [] #创建一个空的列表
for filename in os.listdir(dirs): #获取文件夹下所有excel表格
if filename.endwith('.xlsx'):
path = dirs+filename
df.append(pd.read_excel(path)) #读取文件夹下所有excel文件
df_concat = pd.concat(df) #excel文件合并
df_concat.to_excel(dirs+'{}.xlsx'.format('合并结果'),index=None) #合并结果存储三、身份证号合并乱码解决
对身份证号码合并的时候，会因为编码方式出现乱码，通过表格存储过程中编码方式也无法解决，下面提供一种方式可以完美解决。
data = pd.read_excel('C:/Users/admin/Downloads/file.xlsx',index=None,converters={'身份证号码':str})
#data['身份证号码'] = data['身份证号码'].apply(lambda x:"\t"+x)
data.to_excel('需要保存的文件路径/file.xlsx',encoding='gbk',index=None)总结
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