使用场景：
在工作中我们遇到很多标题相同的Excel表格合并怎么办？
有的人说VB的宏来编写代码来完成，对于不懂代码的人就只能干瞪眼用复制粘贴
当我们处理10个范围以内表格的时候还是能接受这种方式的，处理10-20个就有点吃力，20个以上的时候就有点就有点头疼了，
我们会遇到如下问题：
A.表格粘贴数据大的时候，确定有没有复制上，
B.多个文件操作的过程中是否有跳过某个文件的操作,
C.还有操作数据过程中有没有对齐在最后计算的时候得出的数据是不是我们要完整的数据
以上是主要是遇到数据完整性的问题，其他的可以在下方留言，我们一起来解决
今天我们讲一种快速去合并Excel的方法，就是多个相同标题的表格怎么快速的去合并
如下图：我们有19个工作文件表格但是他们的表格的标题都是一样
第一步、我们直接把表格导入批量Excel表格文件合并系统，选择合并数据表
第二步、导出合并表格数据，导出CSV，给个名字
第三步、把 合并好的CSV另存为Excel文件即可
这里要注意的是xls只能保存65536行数据，xlsx可以保存1048576行数据
所以我们的数据大于65536行的时候建议用xlsx的来保存，不然数据就会被截断，超出部分就会转不出来
尽量数据控制在100万行以内合并，如果超出100万行，数据可以用其他方式储存
CSDN下载：https://download.csdn.net/download/bbyn1314/12442101
云盘下载：https://share.weiyun.com/8MsFIzaZ

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：
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。
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　　在平时的工作中，我们都会遇到将各种表格进行汇总、拆分、提取、对比、查询并填充和合计等情况，你是怎么做的？
　　举例：当你有一张工作薄，每个部门的信息都是以一张工作表单独存在，上面有很多人员信息，现需要各部门的所有人员信息汇总到一张表格上，然后上报，你会怎么做呢？
　　常规方法是，打开该工作薄后，新建一张工作表，并命名为“汇总表”，然后依次切换到其他工作表，将工作表的信息复制粘贴到“汇总表”上，重复操作，直到将所有信息全部复制到一张表上，表格少的话，还可以，要是有个几十张，或是更多，是不是非常累，也不能及时完成。
今天，我来给大家分享一下我的经验吧！
工具：办公助手（免费使用）
功能二介绍:汇总各分表到总表
功能说明：当工作薄有很多相同结构的工作表，需要将数据汇总到一张工作表时，可以使用本功能一键进行汇总！
原表格样式
运行页面截图
统计结果
视频讲解：
汇总本工作薄所有信息到总表https://www.zhihu.com/video/1238541652576710656
　　总结：在工作中，我们要充分的利用计算机来辅助我们的工作，让办公效率更高，快速完成工作！
　　你是怎么完成平时处理表格数据工作的？欢迎一起来探讨！请在评论区留下你的方法，有可能帮到更多的人哦！

上周的时候闺蜜跟我吐槽，说自己辛辛苦苦整理了2019年全部的财务报表，交给老板后，没有表扬就算了，还挨批评了，老板觉得一个一个的打开12张表格太麻烦，让闺蜜以后把表格合并到一起在发给他。
作为一个Excel小白来了，闺蜜觉得自己能把数据汇总在一起就很不容易了，还要全部合并到一起，那只能一个一个复制、粘贴。
说到合并多个Excel表格，你想到的第一个办法是什么呢？
如果你脑海里第一反应是【Ctrl+C】、【Ctrl+V】，那你来对了，今天就跟你分享一招快速合并多个工作表的方法。
在合并多个表格前，我们需要把每一个表格的表头修改成一致的，并且全部放到一个文件夹下。
接下来，我们先新建一个表格，在【数据】选项下点击【新建查询】-【从文件】-【从文件夹】,选择表格所在文件夹，点击【确定】。
点击右下角选项【组合】下拉小三角，选中【合并并转载数据】；在弹出窗口的下选择【Sheet 1】，点击【确定】，简单几步，就搞定了。
怎么样，今天的分享你学会了吗？看似简单的小技巧，也需要我们经常练习才能熟练做到，好了，今天的分享就到这里，想学习更多Office技巧记得继续关注我们哦~