如何使用Python在多张工作表中将.csv文件合并为一个.xls文件？

在Python中，可以使用pandas库来处理和合并多个工作表的.csv文件，并将它们保存为一个.xls文件。下面是一个完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取所有的.csv文件
df_list = []
for i in range(1, 4):  # 假设有三个工作表，文件名为1.csv, 2.csv, 3.csv
    filename = f"{i}.csv"
    df = pd.read_csv(filename)
    df_list.append(df)

# 合并所有的工作表
merged_df = pd.concat(df_list)

# 保存为一个.xls文件
merged_df.to_excel("merged.xls", index=False)

上述代码首先使用pandas的read_csv函数逐个读取每个工作表的.csv文件，并将它们存储在一个列表中。然后，使用concat函数将所有的工作表合并为一个数据框。最后，使用to_excel函数将合并后的数据框保存为一个.xls文件。

这种方法的优势是使用pandas库可以方便地处理和操作数据，同时提供了丰富的数据处理功能。它适用于需要合并多个工作表的.csv文件的场景，例如数据分析、数据清洗等。

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