python 数据分析基础 day8－pandas读写多个excel文件

2023年5月19日 188次阅读 来源: billyang916

今天是读《python数据分析基础》的第8天，今天的读书笔记的内容为利用pandas读写多个excel文件，当中涉及到读写excel文件的多个工作表。
大致原理如下：
glob.glob()以及os.path.join()函数负责获取输入要读取的excel文件的具体路径。
pandas的read_excel函数负责读取函数，通过当中的sheet_name参数控制读取excel工作表。当读取一个工作表时，返回一个DataFrame；若读取多个或全部excel工作表，则返回一个字典，键、值分别为工作表文件名和存放工作表数据的数据框。
pandas.DataFrame.to_csv()函数负责输出数据至excel文件。当中的excel_writer参数控制输出路径及excel文件名，sheet_name控制输出的excel工作表。请注意，若指定的excel文件不存在，则新建一个；若存在，则将数据以新工作表的形式写入已存在的excel文件当中。
接下来实例及相应的代码说明通过pandas读写exel文件。
案例：读取多个excel文件当中的所有工作表，将数据输出至一个新excel文件，当中的每个工作表为之前读取的单个excel文件的所有数据，工作表名为读取的excel文件名，不包括后缀。
代码：

"""
通过pandas读写多个excel文件
"""

import glob
import os
import pandas as pd

inputPath="需要读入的excel文件路径"
outputWorkbook="excel输出文件"
inputWorkbook=glob.glob(os.path.join(inputPath,"*.xlsx"))
writer=pd.ExcelWriter(outputWorkbook)


for workbook in inputWorkbook:
    allData=[]
    combineData=pd.DataFrame
    #读取excel文件
    allSheetData=pd.read_excel(workbook,sheet_name=None)
    for name,data in allSheetData.items():
        allData.append(data)
    combineData=pd.concat(allData,axis=0,ignore_index=True)
    #输出excel文件
    combineData.to_excel(writer,sheet_name=os.path.basename(workbook)[:-5],index=False)
writer.save()
    原文作者：billyang916
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/c778a918bf5d
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