使用Python归并Excel文件中的多个Sheet的实现过程

2024-11-5 03:21| 发布者: 76a9| 查看: 330| 评论: 0

摘要: 目录全部代码环境准备代码分析代码解释运行结果注意事项在一样寻常工作中，我们常常会碰到必要处理多个Excel工作表（Sheet）的环境。比如，一个Excel文件中包罗了一个月内天天的数据，每个工作表代表一天。有时候，

在一样寻常工作中，我们常常会碰到必要处理多个Excel工作表（Sheet）的环境。比如，一个Excel文件中包罗了一个月内天天的数据，每个工作表代表一天。有时候，为了方便分析，我们必要将这些分散的数据归并到一个工作表中。手动复制粘贴不仅服从低下，而且容易出错。这时，我们可以使用Python的pandas库和openpyxl库来自动化这个过程。
D:\spiderdocs\mergesheet.py

全部代码

[code]import wx from openpyxl import load_workbook, Workbook class MyApp(wx.App): def OnInit(self): frame = MyFrame(None, title="Excel Sheet Merger") frame.Show() return True class MyFrame(wx.Frame): def __init__(self, parent, title): super(MyFrame, self).__init__(parent, title=title, size=(300, 200)) panel = wx.Panel(self) vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL) self.button = wx.Button(panel, label="Select Excel File") self.button.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_open_file) vbox.Add(self.button, 0, wx.ALL | wx.CENTER, 5) panel.SetSizer(vbox) def on_open_file(self, event): with wx.FileDialog(self, "Open Excel file", wildcard="Excel files (*.xlsx)|*.xlsx", style=wx.FD_OPEN | wx.FD_FILE_MUST_EXIST) as fileDialog: if fileDialog.ShowModal() == wx.ID_CANCEL: return path = fileDialog.GetPath() self.merge_sheets(path) def merge_sheets(self, filepath): wb = load_workbook(filepath) new_wb = Workbook() new_ws = new_wb.active new_ws.title = "Merged Sheet" for i, sheet_name in enumerate(wb.sheetnames[:5]): ws = wb[sheet_name] for row in ws.iter_rows(values_only=True): new_ws.append(row) save_path = filepath.replace('.xlsx', '_merged.xlsx') new_wb.save(save_path) wx.MessageBox(f"Merged file saved as: {save_path}", "Info", wx.OK | wx.ICON_INFORMATION) if __name__ == '__main__': app = MyApp() app.MainLoop() [/code]

环境准备

首先，确保你的环境中安装了[code]pandas[/code]和[code]openpyxl[/code]库。如果没有安装，可以通过以下下令安装：

[code]pip install pandas openpyxl [/code]

代码分析

下面是一个简单的Python脚本，用于归并一个Excel文件中的前5个工作表：

[code]import pandas as pd def merge_sheets(file_path, output_file, num_sheets=5): # 加载Excel文件 xls = pd.ExcelFile(file_path) # 创建一个空的DataFrame用于存储归并后的数据 merged_df = pd.DataFrame() # 循环读取前num_sheets个工作表 for sheet_name in xls.sheet_names[:num_sheets]: # 读取每个工作表的数据 df = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name) # 将读取的数据追加到merged_df中 merged_df = pd.concat([merged_df, df], ignore_index=True) # 将归并后的数据保存到新的Excel文件 merged_df.to_excel(output_file, index=False) # 调用函数 file_path = 'path_to_your_excel_file.xlsx' output_file = 'merged_excel_file.xlsx' merge_sheets(file_path, output_file) [/code]

代码解释

导入库：首先，我们导入了[code]pandas[/code]库，它是Python中用于数据处理和分析的强盛工具。
界说函数：我们界说了一个名为[code]merge_sheets[/code]的函数，它担当三个参数：[code]file_path[/code]（Excel文件的路径）、[code]output_file[/code]（输出文件的名称）、[code]num_sheets[/code]（必要归并的工作表数量，默认为5）。
加载Excel文件：使用[code]pd.ExcelFile[/code]函数加载Excel文件，如许我们可以访问文件中的所有工作表。
初始化DataFrame：创建一个空的[code]DataFrame[/code]，[code]merged_df[/code]，用于存储归并后的数据。
循环读取工作表：通过[code]xls.sheet_names[/code]获取所有工作表的名称，并循环读取前[code]num_sheets[/code]个工作表。对于每个工作表，使用[code]pd.read_excel[/code]函数读取数据，并使用[code]pd.concat[/code]函数将其追加到[code]merged_df[/code]中。
保存归并后的数据：末了，使用[code]to_excel[/code]函数将归并后的数据保存到新的Excel文件中。