问题：从当前目录或子目录中查询符合条件的excel表格，并从这些excel表格中抽取符合条件的行汇总到1个excel的sheet页中。
所有excel表格名字为：交付清单1、交付清单2，交付清单3……，格式也一样，样式如下：
将类似多个excle表中，抽取序号中的N行（上图是1~4行）汇总到指定excel的sheet页中。
该表格在DataFrame中的显示方式如下：

一、希望得到的汇总表格为：
1、列头是：“系统名称、用途 、CPU 内存、操作系统、内网IP、 互联网IP 、交付时间 、到期时间”
注意：列头（columns header)是合并格。
2、删除掉A列，删除最后的空行
3、将交付时间，到期时间从datetime类型转变为字符串类型； #第三方模块datetime
4、将汇总表格中所有的单元格 字体，大小，字体是否据中等 全部调为一致；#第三方模块xlsxwriter

二、具体实现步骤如下：
1、查询符合条件的excel表； #第三方模块os
2、用pandas读取符合条件的表；
3、对读入后的excel表（dataframe）进行裁剪；
4、将多个excel表格汇总到单一excel的sheet页中；
5、将最终的sheet页再进行单元格格式调整，再重新输出新的sheet页；
该脚本涉及第三方模块有：pandas,os,datetime,xlsxwriter。

三、代码展现
1、查询符合条件的excel表
a、通过os.walk查询当前目录及子目录中的文件
b、在这些文件中筛选匹配“交付清单”的文件
c、将匹配文件和绝对路径“连接后”存放到列表中；

import numpy as np 
import pandas as pd
import xlsxwriter 
import os
from pandas import Series,DataFrame
from datetime import date,timedelta,datetime

path=r'D:\cloud_files'
path_out=r'D:\cloud_files\vmachines_list.xlsx'

substr='交付清单'
file_list=[]
for path_name,dirs,filename in os.walk(path):
    for files in filename:
        if files.find(substr)!=-1:
            file_list.append(os.path.join(path_name,files))

该段重点：
a、path_name 存放文件所在的绝对路径，filename 存放文件名；
b、files.find(substr) 匹配substr字符串的文件，若不匹配返回-1，
若匹配，返回该字符串在文件名中第一次匹配成功的位置。
c、os.path.join(path_name,files)将绝对路径与匹配的文件结合起来,再存放到file_list列表中。

file_list列表中的数据：

['D:\\cloud_files\\~$交付清单01.xlsx', 'D:\\cloud_files\\交付清单01.xlsx', 'D:\\cloud_files\\交付清单02.xlsx', 'D:\\cloud_files\\交付清单03.xlsx']

在交付清单01.xlsx 是打开的情况下，提交该段程序，将会出现~$交付清单01.xlsx。
表示该表被进程占用。

2、用pandas读取符合条件的表
a、通过pandas读取在file_list中的excel表格；
b、并将结果写入到vm_tmplist 临时列表中。

vm_tmplist=[]
for item in file_list:
    if '~$' not in item:
        temp=pd.read_excel(item,sheet_name='交付清单',skiprows=2,usecols='B:J')
        vm_tmplist.append(temp)

该段重点：
a、跳过excel中的前两行，并定义B到J列区域；

3、对读入后的excel表（dataframe）进行裁剪
a、选择合适的列头；
b、删除掉A列，删除最后的空行
c、将交付时间，到期时间从datetime类型转变为字符串类型；
转换的原因是xlsxwriter不支持对时间类型，index，columns类型的单元格进行格式化。
官网原文：It isn’t possible to format any cells that already have a format
such as the index or headers or any cells that contain dates or datetimes .

def trim_frame(df):
    df.columns=np.concatenate([df.columns[:3],df.iloc[0,3:5],df.columns[5:]])
    df=df.dropna(subset=['系统名称'])
    df=df.loc[(df['序号'].isin(range(1,10,1)))]
    df['交付时间']=pd.to_datetime(df['交付时间'],errors='coerce').dt.strftime('%Y-%m-%d')
    df['到期时间']=pd.to_datetime(df['到期时间'],errors='coerce').dt.strftime('%Y-%m-%d')
    return df
    
for value in vm_tmplist:
    df=trim_frame(value)
    vm_trimlist.append(df)

本段重点：
a、将前三列（0，1，2）的columns（列名）与第0行的第3、4列及columns第5列至最后一列合并；
通过numpy.concatenate函数合并
b、将“系统名称”列中空格（NaN）所在的行去掉；
c、选取“序号”列中数字为1~10所在的行；
d、将“交付时间”，“到期时间”两列datetime类型数据转换为string。
e、将“修剪好的”表存入vm_trimlist列表中；

4、将多个excel表格汇总到单一excel的sheet页中
a、调用xlsxwriter引擎；
b、从vm_list列表中选取“修剪好”的数据，按顺序写入到“虚机清单”sheet页中；
c、保存写好后的数据.writer.save()

def trimDfs_to_Excel(df_list, sheets, path_out):
    writer = pd.ExcelWriter(path_out,engine='xlsxwriter')   
    row = 0
    for dataframe in df_list:
        dataframe.to_excel(writer,sheet_name=sheets,startrow=row,startcol=0,index=False) 
        row = row + len(dataframe.index) + 1
    writer.save()
    
trimDfs_to_Excel(vm_trimlist,'虚机清单',path_out)

本段重点：
a、从vm_trimlist中读取数据（注：df_list是形参）
b、定义row=0，开始写的行startrow=row。
第2张表写入时，启始位置是第1张表的长度len(dataframe.index) 加1（第一行是从0开始的，所以加1，避免第2张表第一行冲掉第一张表最后一行）
c、to_excel（index=False）是防止将索引（index）写入excel表内。

5、将最终的sheet页再进行单元格格式调整，重新输出新的sheet页；
a、重新读取输出的表；
b、读取后，将该表删掉；因为xlsxwriter不能对原表进行修改；
c、对单元格及列头（columns header）进行格式化；
d、重新输出新表

def formatExcel(df,path):

    df=df.loc[df['序号'].isin(range(1,10,1))]
    os.remove(path)
    df.reset_index(drop=True,inplace=True)
    
    for i in df.index:
        df['序号'].at[i]=i+1

    writer = pd.ExcelWriter(path,engine='xlsxwriter')
    df.to_excel(writer,sheet_name='虚机清单',index=False)
    
    workbook=writer.book
    worksheet=writer.sheets['虚机清单']
    fmt_cell={'bold':False,'font_name':'微软雅黑','font_size':9,'align':'center','valign':'vcenter','border':0,'num_format':'#,##0'}
    fmt_header={'bold':True,'font_name':'微软雅黑','font_size':10,'align':'center','valign':'vcenter','border':0}

    cell_format=workbook.add_format(fmt_cell)
    header_format=workbook.add_format(fmt_header)

    worksheet.set_column('A:I',15,cell_format)

    for colx,value in enumerate(df.columns.values):
        worksheet.write(0,colx,value,header_format)

    writer.save()
    
formatExcel(pd.read_excel(path_out),path_out)
print ('Done!')

该段重点：
a、对序号列重新赋值新的数字，df[‘序号’].at[i]=i+1；
b、定义单元格（cell）格式；
c、定义列头的格式，通过worksheet.write的方式；

生成的新表：