大家好~ 老Amy來啦！已經(jīng)n久沒有給大家輸出關(guān)于辦公自動(dòng)化的文章了…為什么呢？羅列原因：
- 太忙！(被領(lǐng)導(dǎo)“壓榨”)
- 太忙！(沒有額外的精力揣測(cè)大家辦公的需求)
- 太忙！(持續(xù)吃瓜中)
然鵝，一位朋友的困惑成為了我這種“麻木狀態(tài)”的終結(jié)者，他提出需求如下：
想不斷嘗試的老Amy，開啟了思考模式：“我要怎么實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求呢？”。
不用著急，首先我們來分析數(shù)據(jù)本身。
分析數(shù)據(jù)特征如下：
數(shù)據(jù)所在路徑 C:\Users\logic\Desktop\mytest\file_dir
data01.xlsx 數(shù)據(jù)如下：
data02.xlsx 數(shù)據(jù)如下：
由上可得信息如下：
- 所有 xlsx 工作簿都在同一個(gè)文件夾下
- data01.xlsx 與 data02.xlsx 中 sheet 名相同的進(jìn)行合并。也就是202001與202001合并，其它同理。
我們需要合并數(shù)據(jù)，首先需要讀取到每個(gè)工作簿下每個(gè)工作表的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)流程如下：
- 獲取文件夾下所有工作簿名
- 拼接為絕對(duì)路徑
- 讀取所有表格數(shù)據(jù)
- 保存到空列表中
那要通過代碼完成上面的連環(huán)操作，我們就需要使用到 python 中的內(nèi)置模塊 os 模塊——與操作系統(tǒng)進(jìn)行交互的模塊，來獲取文件夾下所有工作簿名，代碼如下：
import os # 導(dǎo)入模塊
# 列出 C:\Users\logic\Desktop\mytest\file_dir 下所有文件名
file_name_li = os.listdir(r"C:\Users\logic\Desktop\mytest\file_dir")
file_name_li
---------------------------------------------------------------------
['data01.xlsx', 'data02.xlsx']
但此時(shí)，無(wú)法只通過文件名去系統(tǒng)中找到對(duì)應(yīng)的文件，所以我們需要更準(zhǔn)確一點(diǎn)兒的地址——絕對(duì)路徑，所以現(xiàn)在我們需要拼接每個(gè)文件的絕對(duì)路徑。代碼如下：
# 遍歷出每個(gè)文件名
for file_name in file_name_li:
# 將文件夾絕對(duì)路徑 與 文件名進(jìn)行拼接
file_path_li = os.path.join(r"C:\Users\logic\Desktop\mytest\file_dir",file_name)
print(file_path_li)
--------------------------------------------------------------------
C:\Users\logic\Desktop\mytest\file_dir\data01.xlsx
C:\Users\logic\Desktop\mytest\file_dir\data02.xlsx
有了文件的絕對(duì)路徑后，我們就可以來讀取文件中的數(shù)據(jù)，那就要使用到法寶 pandas 了。首先大家注意，pandas 并不是 python 的內(nèi)置模塊，而是需要我們?nèi)グ惭b的。然后使用 pandas 的 read_excel() 方法讀取數(shù)據(jù)，但是需要注意的是，此時(shí)我們需要讀取的是工作簿下的所有工作表，所以需要指定 sheet_name 為 None，否則會(huì)默認(rèn)讀取第一個(gè)工作表。代碼如下：
# 遍歷出每個(gè)文件名
for file_name in file_name_li:
# 將文件夾絕對(duì)路徑 與 文件名進(jìn)行拼接
file_path_li = os.path.join(r"C:\Users\logic\Desktop\mytest\file_dir",file_name)
# 讀取 excel 表格數(shù)據(jù)
all_data = pd.read_excel(file_path_li,sheet_name=None)
print(all_data)
--------------------------------------------------------------------
OrderedDict([('202001', 車牌號(hào) 駕駛員 起始公里 截至公里 里程數(shù) 加油金額 加油公升
0 鄂J0969 陳燕 186701.0 186935 234 267.07 32.41
1 鄂A25JL NaN NaN 0 0 NaN NaN
2 鄂A37NK 呂揚(yáng) 40283.0 40993 710 512.08 68.37
3 鄂A332B NaN NaN 0 0 NaN NaN
4 鄂A3J78L 尚超 0.0 33 33 NaN NaN
5 鄂A484ZF 魯浩 50286.0 52574 2288 1340.84 191.45
6 鄂A620J 袁耀 41398.0 43604 2206 1579.69 225.67
7 鄂A7A8Z 志勇 41560.0 42883 1323 788.48 107.57
8 鄂AJ37Y 劉沖 0.0 73 73 NaN NaN
9 鄂AD9251 毛義 3214.0 3349 135 NaN NaN
10 鄂AD2192 趙敏 434.0 796 362 NaN NaN),...], ...)
從上打印出的結(jié)果(我取了第一個(gè))，會(huì)發(fā)現(xiàn)它的類型為 OrderedDict ，雖然組合起來好像不是很看得懂，但是分開來看，它的本質(zhì)實(shí)際上是 Dict。所以實(shí)際上我們可以通過 202001 來獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)值。如：
# 遍歷出每個(gè)文件名
for file_name in file_name_li:
# 將文件夾絕對(duì)路徑 與 文件名進(jìn)行拼接
file_path_li = os.path.join(r"C:\Users\logic\Desktop\mytest\file_dir",file_name)
# 讀取 excel 表格數(shù)據(jù)
all_data = pd.read_excel(file_path_li,sheet_name=None)
print(all_data["202001"])
---------------------------------------------------------------------
車牌號(hào) 駕駛員 起始公里 截至公里 里程數(shù) 加油金額 加油公升
0 鄂J0969 陳燕 186701.0 186935 234 267.07 32.41
1 鄂A25JL NaN NaN 0 0 NaN NaN
2 鄂A37NK 呂揚(yáng) 40283.0 40993 710 512.08 68.37
3 鄂A332B NaN NaN 0 0 NaN NaN
4 鄂A3J78L 尚超 0.0 33 33 NaN NaN
5 鄂A484ZF 魯浩 50286.0 52574 2288 1340.84 191.45
6 鄂A620J 袁耀 41398.0 43604 2206 1579.69 225.67
7 鄂A7A8Z 志勇 41560.0 42883 1323 788.48 107.57
8 鄂AJ37Y 劉沖 0.0 73 73 NaN NaN
9 鄂AD9251 毛義 3214.0 3349 135 NaN NaN
10 鄂AD2192 趙敏 434.0 796 362 NaN NaN
車牌號(hào) 駕駛員 起始公里 截至公里 里程數(shù) 加油金額 加油公升
0 鄂J0039 周鵬 15512 15512 0 NaN NaN
1 鄂J0021 王林 7790 7790 0 NaN NaN
2 鄂J0022 徐濤 373505 373505 0 NaN NaN
3 鄂J0079 趙舟 431169 431169 0 NaN NaN
4 鄂J0018 郭鷹 3635 3635 0 NaN NaN
5 鄂J0808 周尊 257743 257743 0 NaN NaN
6 鄂J01X3 胡志 72000 72150 150 159.26 25.16
7 鄂J01X0 吳軍 73031 73568 537 393.46 58.12
8 鄂J0F12 宋安 149017 149050 33 0.00 0.00
9 鄂J0F52 金煜 150617 150617 0 NaN NaN
10 鄂J0272 劉兵 58124 58305 181 0.00 0.00
11 鄂J02F2 胡飛 169665 169665 0 NaN NaN
12 鄂J0292 王勇 111625 113121 1496 1081.37 156.54
13 鄂J05R0 劉金 99278 99278 0 NaN NaN
從打印結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，我們通過 202001 可以取到兩個(gè)工作簿中 202001 的數(shù)據(jù)，這是為什么呢？傻瓜，因?yàn)檠h(huán)呀~所以，現(xiàn)在我們就想，把數(shù)據(jù)都添加到一個(gè)列表中。除此之外，我們還需要工作表名來獲取數(shù)據(jù)，也就是將工作表名保存到一個(gè)集合中(以便去重)。
# 定義文件名集合
all_file_name = set()
# 定義數(shù)據(jù)列表
all_data_li = []
# 遍歷出每個(gè)文件名
for file_name in file_name_li:
# 將文件夾絕對(duì)路徑 與 文件名進(jìn)行拼接
file_path_li = os.path.join(r"C:\Users\logic\Desktop\mytest\file_dir",file_name)
# 讀取 excel 表格數(shù)據(jù)
all_data = pd.read_excel(file_path_li,sheet_name=None)
# 將數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)列表中
all_data_li.append(all_data)
# 將工作表名添加到文件夾集合中
for name in all_data:
all_file_name.add(name)
print(all_data_li)
print(all_file_name)
有了這些寶貝之后，我們就可以來實(shí)現(xiàn)非常關(guān)鍵的步驟了，也就是取出相同名稱的工作表進(jìn)行拼接保存到新的工作表中。
不過仍然要思考的是，我們?cè)趺词褂?pandas 給一個(gè)工作簿中添加多個(gè)工作表呢？那就需要使用 pd.ExcelWriter了。代碼如下：
# 創(chuàng)建工作簿
writer = pd.ExcelWriter("all_data.xlsx")
# 遍歷每個(gè)工作表名
for sheet_name in all_file_name:
data_li = []
# 遍歷數(shù)據(jù)
for data in all_data_li:
# 獲取同名數(shù)據(jù)并添加到data_li中
n_rows = data_li.append(data[sheet_name])
# 將同名數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接
group_data = pd.concat(data_li)
# 保存到writer工作簿中，并指定工作表名為sheet_name
group_data.to_excel(writer,sheet_name=sheet_name)
# 千萬(wàn)莫忘記，保存工作簿
writer.save()
就醬，實(shí)現(xiàn)完畢啦~哈哈哈哈哈
以上就是python 合并多個(gè)excel中同名的sheet的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 合并excel中的sheet的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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