盘点一个Python自动化办公之Excel表格合并需求

今

日

鸡

汤

一番桃李花开尽，惟有青青草色齐。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Python自动化办公的问题。问题如下：你是一名资深的Python自动化办公工程师，你的电脑桌面上的【数据】文件夹内有若干个.xlsx文件，每一个表格格式一样，但是数据不一样，每个表格里面有6个sheet子表，sheet子表名分别为：短期、超短期、可用功、上报日结果、日结果、死区。现在需要你读取所有表格，并将所有的sheet子表进行合并。比方说：所有的【短期】数据汇总在总表的【短期】子sheet，所有的【超短期】数据汇总在总表的【超短期】子sheet，所有的【可用功】数据汇总在总表的【可用功】子sheet，以此类推。最后，将所有表格的数据存放在一个整体的csv文件中，该csv文件的子表名也分别为：短期、超短期、可用功、上报日结果、日结果、死区。请你写一份Python自动化办公代码，帮助解决这个问题。

二、实现过程

这里【莫生气】给了一个指导，得到的结果如下：

子表下面的各个表格全部是分开的，给它单独做出来了，还得手动处理下，才能合并。当然了，这里只是用了其中3个测试文件，实际上是有365个文件的。这里的代码如下所示：

# 短期、超短期、可用功、上报日结果、日结果、死区，6个子表单独分开存储

import os

import pandas as pd

# 设置工作目录为包含Excel文件的文件夹路径

folder_path = r'C:\Users\pdcfi\Desktop\data'

os.chdir(folder_path)

# 子表名数组

sheet_names = ['短期', '超短期', '可用功', '上报日结果', '日结果', '死区']

# 初始化字典来存放每个子表数据

all_sheets_data = {name: [] for name in sheet_names}

# 遍历文件夹内所有xlsx文件

for file in os.listdir(folder_path):

if file.endswith('.xlsx'):

file_path = os.path.join(folder_path, file)

# 读取每个子表并添加到对应的数组中

for sheet_name in sheet_names:

# 跳过无法找到子表的情况

try:

sheet_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

all_sheets_data[sheet_name].append(sheet_data)

except Exception as e:

print(e)

print(f"Skipping sheet {sheet_name} in {file}")

# 合并每个子表数据并保存为CSV文件

for sheet_name, data in all_sheets_data.items():

combined_data = pd.concat(data, ignore_index=True)

csv_file_path = os.path.join(folder_path, f"{sheet_name}.csv")

combined_data.to_csv(csv_file_path, index=False, encoding='utf_8_sig')

print('合并工作完成！')

顺利地解决了粉丝的问题。不过接下来【东哥】给了一份代码优化后，如下所示，就可以自动将合并后的表格数据保存到一个整体的数据表文件中了。

import pandas as pd

import os

# 读取所有xlsx文件并逐个合并子表

folder_path = r'C:\Users\Desktop\data'  # 替换成实际的文件夹路径

all_data = {}

for file_name in os.listdir(folder_path):

if file_name.endswith(".xlsx"):

file_path = os.path.join(folder_path, file_name)

xls = pd.ExcelFile(file_path)

for sheet_name in xls.sheet_names:

if sheet_name not in all_data:

all_data[sheet_name] = pd.DataFrame()

sheet_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

all_data[sheet_name] = pd.concat([all_data[sheet_name], sheet_data], ignore_index=True)

# 将所有合并后的数据保存到一个整体的CSV文件中

output_csv = r"C:\Users\Desktop\总表.xlsx"  # 替换成实际的输出文件路径

with pd.ExcelWriter(output_csv, engine='openpyxl') as writer:

for sheet_name, df in all_data.items():

df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

print("数据已成功合并并保存到总表.xlsx。")

顺利地解决了粉丝的问题。

后来粉丝还遇到了一个小问题，也顺便一起解决了。