当前位置:脚本大全 > > 正文

python excel 合并表格(Python实现合并excel表格的方法分析)

时间:2021-10-16 00:04:01类别:脚本大全

python excel 合并表格

Python实现合并excel表格的方法分析

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

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • #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:

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • # -*- 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:

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • # -*- 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)
  • 希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。

    原文链接:https://blog.csdn.net/shuyueliang1/article/details/88890672

    标签:
    上一篇下一篇

    猜您喜欢

    热门推荐