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  • 那其实也可以把多个工作表合并为一。 继续之前的例子,我们把汇总表删除 如下 把表 1,2,3 合并到sheet5中 合并代码如下: Sub 合并当前工作簿下的所有工作表() Application.ScreenUpdating = Fals...

    在上篇博客https://blog.csdn.net/whandgdh/article/details/100184090,讲到了把一个工作表拆分为多个,
    那其实也可以把多个工作表合并为一个。
    继续之前的例子,我们把汇总表删除
    如下
    在这里插入图片描述
    把表 1,2,3 合并到sheet5中

    Sub 合并当前工作簿下的所有工作表()
    Application.ScreenUpdating = False
    For j = 2To Sheets.Count
     ' j=2表示 从第二个表中开始获取工作簿的所有工作表
    If Sheets(j).Name <> ActiveSheet.Name Then
    X = Range("A95536").End(xlUp).Row + 1
    Sheets(j).UsedRange.Copy Cells(X, 1)
    End If
    Next
    Range("B1").Select
    Application.ScreenUpdating = True
    MsgBox "当前工作簿下的全部工作表已经合并完毕!", vbInformation, "提示"
    End Sub
    

    同样进入sheet5的vba编程界面
    在这里插入图片描述
    放入代码并运行
    在这里插入图片描述
    运行结果如下图:
    在这里插入图片描述

    删除宏代码 然后保存
    在这里插入图片描述

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  • 之前在微信群内有朋友问我如何快速将多个Excel表格合并成一Excel表格,当时没有讲解清楚,今天专门来告诉大家如何快速合并Excel表格到一个工作表中。在合并表格中,不外乎以下两种情况:将多个Excel表格文档合并...

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    之前在微信群内有朋友问我如何快速将多个Excel表格合并成一个Excel表格,当时没有讲解清楚,今天专门来告诉大家如何快速合并Excel表格到一个工作表中。

    在合并表格中,不外乎以下两种情况:

    将多个Excel表格文档合并成一个Excel表格

    将一个Excel文档中多个工作薄合并成一个工作薄

    下面我们分情况,来讲解快速合并的方法

    一、将多个Excel表格文档合并成一个Excel表格

    场景描述:如图所示,在文件夹中,有4个Excel文件,每个Excel文件的数据格式都一致,需要把4个Excel文件合并到1个Excel文件中。

    29c71d82d2462c5b57d24563baa06fe0.png

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    其中每个工作簿中的内容格式都一样,为了区分,我把工作簿1中的 【位置】 数据,标为了“工作簿1”;工作簿2中的数据标为了“工作簿2”...以此类推。

    下面就来介绍具体的方法

    方法一:PowerQuery

    Step1:单击 【数据】- 【新建查询】 - 【从文件】- 【从文件夹】

    584a07c46ed0ccbdcf1d29df99f78cf4.png

    Step2:单击 【浏览】,选择文件夹路径

    46171942a85b31feaf26d02a7b7a5739.png

    Step3:选择【合并并加载】

    a149221ef77a186eb677672748a6029b.png

    最终的效果如图所下图所示。自动增加了

    Source.Name数据列,可以很方便看到数据来自于哪个工作簿

    bbda47208dba13fbac62821167047dc3.png

    大家可以看到之前我们添加的【位置】列可以显示出数据来自为哪个工作薄,如果不需要的话,可以直接删除就行。

    方法二:使用CMD命令,1s搞定合并

    Step1:需要把文件格式修改为 csv文件格式。打开文件,另存为csv文件即可

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    Step2:在文件所在路径,按【shift】+右键,点击【此处打开命令窗口】,输入

    copy *.csv out.csv, 即把该路径下所有的csv文件合并到out.csv文件中。

    注:新生成的out.csv文件就在文件所在路径。

    二、将一个Excel文档中多个工作薄合并成一个工作薄

    场景描述:如图所示,1个excel文件中,有多个工作表,需要合并到1个工作表中。

    423cc9dd6377634830c5041fbe5aedd7.png

    方法1:PowerQuery

    Step1:单击 【数据】- 【新建查询】 - 【从工作簿】

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    Step2:选择需要合并的工作表

    a0a4633cc21487edf429b075c1c547c5.png

    Step3:在追加查询中,单击【将查询追加为新查询】

    f9c9b77d57743a9e2afbb65fbd687dc5.png

    Step4:选择所需的工作表

    a0bd1644938e93cff966b14b137b297d.png

    Step5:单击关闭并上载

    067af59d2e1887b3d61c7770f4afc9d1.png

    最终的效果如图所示

    508411403a021f8ca51ff00282ddcef5.png

    方法2:第三方插件

    Step1:使用【方方格子】插件,单击【合并工作表】

    a8f585c6291d7d468c10fcfe7dac6e22.png

    Step2:选择汇总区域后,单击确定

    69990056de7d1764bf7ef354341df7cc.png

    最终的效果如下

    76a8ce0e6148ce14ade1fd11e4a18c3c.png

    方方格子插件是目前市场上较受欢迎的第三方Excel插件,这个工具在之前的推文中介绍过,Excel表格工具篇(一)

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  • 为什么越来越多的非程序员白领都开始学习 Python ?他们可能并不是想要学习 Python 去爬取一些网站从而获得酷...背景小明就职于一家户外运动专营公司,他们公司旗下有好多品牌,并且涉及到很多细分的行业。小明在...

    为什么越来越多的非程序员白领都开始学习 Python ?他们可能并不是想要学习 Python 去爬取一些网站从而获得酷酷的成就感,而是工作中遇到好多数据分析处理的问题,用 Python 就可以简单高效地解决。本文就通过一个实际的例子来给大家展示一下 Python 是如何应用于实际工作中高效解决复杂问题的。

    背景

    小明就职于一家户外运动专营公司,他们公司旗下有好多个品牌,并且涉及到很多细分的行业。小明在这家公司任数据分析师,平时都是通过 Excel 来做数据分析的。今天老板丢给他一个任务:下班前筛选出集团公司旗下最近一年销售额前五名的品牌以及销售额。

    对于 Excel 大佬来说,这不就是分分钟的事吗?小明并没有放在眼里,直到市场部的同事将原始的数据文件发给他,他才意识到事情并没有那么简单:

    202092293554829.jpg?202082293610

    这并不是想象中的排序取前五就行了。这总共有90个文件,按常规的思路来看,他要么将所有文件的内容复制到一张表中进行分类汇总,要么将每张表格进行分类汇总,然后再最最终结果进行分类汇总。

    想想这工作量,再想想截止时间,小明挠了挠头,感觉到要渐渐头秃。

    思路分析

    这种体力活,写程序解决是最轻松的啦。小明这时候想到了他的程序员好朋友小段,于是他把这个问题抛给了小段。

    小段缕了下他那所剩无几的头发,说:so easy,只需要找潘大师即可。

    小明说:你搞不定吗?还要找其他人!

    小段苦笑说:不不不,潘大师是 Python 里面一个处理数据的库,叫 Pandas ,俗称 潘大师。

    小明说:我不管什么大师不大师,就说需要多久搞定。

    小段说:给我几分钟写程序,再跑几秒钟就好了!

    小明发过去了膜拜大佬的表情。

    小段略微思考了下,整理了一下程序思路:

    计算每张表每一行的销售额,用"访客数 * 转化率 * 客单价”就行。

    将每张表格根据品牌汇总销售额。

    将所有表格的结果汇总成一张总表

    在总表中根据品牌汇总销售额并排序

    编码

    第零步,读取 Excel :

    import pandas as pd

    df = pd.read_excel("./tables/" + name)

    第一步,计算每张表格内的销售额:

    df['销售额'] = df['访客数'] * df['转化率'] * df['客单价']

    第二步,将每张表格根据品牌汇总销售额:

    df_sum = df.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index()

    第三步,将所有表格的结果汇总成一张总表:

    result = pd.DataFrame()

    result = pd.concat([result, df_sum])

    第四步,在总表中根据品牌汇总销售额并排序:

    final = result.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index().sort_values('销售额', ascending=False)

    最后,我们来看看完整的程序:

    import pandas as pd

    import os

    result = pd.DataFrame()

    for name in os.listdir("./tables"):

    try:

    df = pd.read_excel("./tables/" + name)

    df['销售额'] = df['访客数'] * df['转化率'] * df['客单价']

    df_sum = df.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index()

    result = pd.concat([result, df_sum])

    except:

    print(name)

    pass

    final = result.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index().sort_values('销售额', ascending=False)

    pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)

    print(final.head())

    最后的结果是这样的:

    品牌 销售额

    15 品牌-5 1078060923.62

    8 品牌-17 1064495314.96

    4 品牌-13 1038560274.21

    3 品牌-12 1026115153.00

    13 品牌-3 1006908609.07

    可以看到最终的前五已经出来了,整个程序运行起来还是很快的。

    几分钟之后,小段就把结果给小明发过去了,小明感动得内牛满面,直呼改天请吃饭,拜师学艺!

    总结

    本文主要是想通过一个实际的案例来向大家展示潘大师(Pandas)的魅力,特别是应用于这种表格处理,可以说是太方便了。写过程序的可能都有点熟悉的感觉,这种处理方式有点类似于 SQL 查询语句。潘大师不仅能使我们的程序处理起来变得更简单高效,对于需要经常处理表格的非程序员也是非常友好的,上手起来也比较简单。

    以上就是利用python汇总统计多张Excel的详细内容,更多关于python汇总统计多张Excel的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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    在Excelhome的论坛上看到有人求助。如何汇总100多个相同的电子表格。

    相关链接在这里,里面有具体的样例数据

    我给位朋友做了回答。

    这个问题用SqlCel求解非常方便。我提供了两种方法。

    方法一、用到数据库。用数据库最方便。
    点击“导入数据”选项卡下的“导入Excel”按钮,将所有的Excel文件添加进来。并一键导入。如下:
    在这里插入图片描述选中导入的表一键合并,如下:
    在这里插入图片描述
    比如想汇总“1至本月消费量”的“能源合计”,可选择“筛选”,如下:
    在这里插入图片描述
    方法二、不用数据库
    点击"SqlCelINN"选项卡下的“表合并”按钮。将需合并的单元格定义到模板,如下:
    在这里插入图片描述
    可以一键把100多个表合并到同一个工作簿中,每个表都使用相同的模板。

    然后录入一个公式即可实现汇总,如下:

    =SUM(Sheet1:Sheet100!G37)

    公式解释:
    Sheet1表示的是第一个表的实际名称,Sheet100表示的是最后一个表的实际名称。这个公式的含义就是汇总第一个表到最后一个表的G37单元格的所有值。


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    在这里插入图片描述

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很多个表格如何汇总