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Python实现合并excel表格的方法分析

2019年06月08日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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本文实例讲述了python实现合并excel表格的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

需求

将一个文件夹中的excel表格合并成我们想要的形式，主要要pandas中的concat()函数

思路

用os库将所需要处理的表格放到同一个列表中，然后遍历列表，依次把所有文件纵向连接起来。
最开始的第一种思路是先拿一个文件出来，然后让这个文件依次去和列表中的剩余文件合并；
第二种是用文件夹中第一个文件和剩余的文件合并，使用range(1,len(file))，可以省去单独取第一个文件的步骤。

遇到的问题

读取

好久没写过这个了，竟然在读取的时候出了很多错误，花了很多时间，下面按时间顺序小结一下
因为之前看到有人直接在pd.read_excel()后面操作，不需要像我以前一样分开操作

#以前的操作方式,需要占用三行
df = pd.read_excel(r'c:.\1.xlsx', sheet_name = '设备检测_空调伴侣')
temp_columns = ['','']
df_1 = df[temp_columns].dropna()
#但我在进阶的过程中，格式弄错了，导致一直报错
df = pd.read_excel(r'c:.\1.xlsx', sheet_name = '设备检测_空调伴侣').[['采集时间']['功率e(w)']]
>>>df = pd.read_excel(r'c:.\1.xlsx', sheet_name = '设备检测_空调伴侣').[['采集时间']['功率e(w)']] ^
syntaxerror: invalid syntax
#发现多了个“.”，用pd读取的excel已经是dataframe的格式了，提取直接用列表的方式就行，加“.”是表示用pd中的函数，完全不同，修正后，再运行，又报错。。。
df = pd.read_excel(r'c:.\1.xlsx', sheet_name = '设备检测_空调伴侣')[['采集时间']['功率e(w)']]
>>>typeerror: list indices must be integers or slices, not str
#发现列表中的子列表元素间忘记用“，”分隔了，修正，再运行
df = pd.read_excel(r'c:.\1.xlsx', sheet_name = '设备检测_空调伴侣')[['采集时间'],['功率e(w)']]
>>>typeerror: unhashable type: 'list'
#说实话，当时心态有点崩，但还是仔细找了找原因，报错，列表是不可拆分的类型。再对比以前的代码，才发现问题所在。
df = pd.read_excel(r'c:.\1.xlsx', sheet_name = '设备检测_空调伴侣')[['采集时间','功率e(w)']]

需要用双层列表，外面那层是用于读取dataframe,里面那层是索引的集合

完整代码

思路1：

# -*- coding: utf-8 -*- 
import numpy as np
import pandas as pd
import os
#改变当前的路径
os.chdir(r'c:\users\hao\desktop\重写数据整理\源数据')
#将当前目录下的文件以列表的形式存放
file = os.listdir("./")
df_0 = pd.read_excel(r'c:\users\hao\desktop\重写数据整理\143nncz01_m_2017-06.xlsx', sheet_name = '设备检测_空调伴侣')[['采集时间','功率e(w)']].dropna()
#print(df_0) #df_0是第一个，依次和循环里面的每一个表做纵向连接
for aa,excel in enumerate(file) :  #enumerate 遍历，aa 返回序列，便于计数和监视
  print('当前正在处理的文件：',excel)
  df_1 = pd.read_excel(excel, sheet_name = '设备检测_空调伴侣')[['采集时间','功率e(w)']].dropna()
  #print(df_1)
  df_0 = pd.concat([df_0,df_1],ignore_index=true, axis=0)
  #print(df_0)
df_0.to_excel(r'c:\users\hao\desktop\output3.xlsx', index=none)

思路二：

# -*- coding: utf-8 -*- 
import numpy as np
import pandas as pd
import os
#改变当前的路径
os.chdir(r'c:\users\hao\desktop\重写数据整理\源数据')
#将当前目录下的文件以列表的形式存放
file = os.listdir("./")
df_0 = pd.read_excel(file[0], sheet_name = '设备检测_空调伴侣')[['采集时间','功率e(w)']].dropna()
#print(df_0) #df_0是第一个，依次和循环里面的每一个表做纵向连接
for i in range(1,len(file)) :  #enumerate 遍历，aa 返回序列，便于计数和监视
  print('当前正在处理的文件：',file[i],'第{}/{}个'.format(i+1,len(file)+1))
  df_1 = pd.read_excel(file[i], sheet_name = '设备检测_空调伴侣')[['采集时间','功率e(w)']].dropna()
  #print(df_1)
  df_0 = pd.concat([df_0,df_1],ignore_index=true, axis=0)
  #print(df_0)
df_0.to_excel(r'c:\users\hao\desktop\output5.xlsx', index=none)

更多关于python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《python操作excel表格技巧总结》、《python文件与目录操作技巧汇总》、《python文本文件操作技巧汇总》、《python数据结构与算法教程》、《python函数使用技巧总结》、《python字符串操作技巧汇总》及《python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。

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