学会一招！如何利用 pandas 批量合并 Excel？

大家好，我是菜鸟哥！

其实只需要灵活使用pandas中的pd.ExcelWriter()方法即可!

假设现在我们有df1 df2 df3三个dataframe，需要将它们保存到同一个Excel的不同sheet中，只需要先创建一个ExcelWriter对象，然后不停写入就行

df1 = pd.read_csv(东京奥运会奖牌数据.csv)

df2 = pd.read_excel("TOP250.xlsx")

df3 = pd.read_excel("2020年中国大学排名.xlsx")

writer = pd.ExcelWriter(test.xlsx)

df1.to_excel(writer,sheet_name="df1",index=False)

df2.to_excel(writer,sheet_name="df2",index=False)

df3.to_excel(writer,sheet_name="df3",index=False)

writer.save()

是不是和常见的文件读写with方法类似，我们也可以使用同样的方法

with pd.ExcelWriter("test1.xlsx") as xlsxwriter:

df1.to_excel(xlsxwriter,sheet_name="df1",index=False)

df2.to_excel(xlsxwriter,sheet_name="df2",index=False)

df3.to_excel(xlsxwriter,sheet_name="df3",index=False)

得到的结果是一样的，可以将多个df保存到一个Excel中

这个方法虽然简单好用，但是如果要保存的 df 太多了，一个一个手动去读取再手动去保存就显得十分麻烦，另外我们希望sheet是文件名，如果手动复制粘贴，就更麻烦了。

这时，办公自动化系列的文章就发挥作用了，我们先简单拿来一个小脚本「获取指定目录下的全部Excel文件名」

import os

def getfile(dirpath):

filelist = []

for root,dirs,files in os.walk(dirpath):

for file in files:

if file.endswith("xlsx") or file.endswith("csv"):

filelist.append(os.path.join(root,file))

return filelist

执行一下，可以看到指定目录下的全部Excel文件名

下面要做的，我想不用多说了「循环读取，自动保存」

filelist = getfile(/Users/liuzaoqi/Desktop/zaoqi/2022公众号文章/如何保存多个df)

writer = pd.ExcelWriter(test.xlsx)

for file in filelist:

if file.endswith("xlsx"):

df = pd.read_excel(file)

else:

df = pd.read_csv(file)

df.to_excel(writer,sheet_name=file.split(/)[-1].split(.)[0],index=False)

writer.save()

现在，当前目录下的全部Excel就自动合并到一个Excel中的不同sheet中，并且sheet名是对应的文件名

如果你对本文的内容感兴趣，不妨拿走代码试一下。