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  • 使用场景:在工作中我们遇到很标题相同的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...

    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

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  • 办公室老师给了我很多张表格,但是每个表格里只有一行信息,我需要把多张表的信息汇总到一张表里面,该如何做呢? 一、文件目录结构 如上图,“国家励志”文件夹下面有不同学生的文件夹,每位学生的文件夹中有两份...


    场景

    办公室老师给了我一个压缩包,解压后里面有很多个文件夹,每个文件夹里面有一张Excel表格,每个表格里只有一行信息,我需要把多个文件夹里的多张Excel表的信息汇总到一张Excel表里面,该如何做呢?

    一、文件目录结构

    卷序列号为 F227-F9A4
    C:.
    └─国家励志
        ├─国家励志奖学金申请   xxx
        │  └─国家励志奖学金申请   xxx
        │          国家励志奖学金申请汇总表.xls
        │          表2.2019-2020学年国家励志奖学金申请表.doc
        │
        ├─国家励志奖学金申请 xx
        │      国家励志奖学金申请汇总表.xlsx
        │      英才实验学院2019-2020学年国家奖学金、国家励志奖学金评选的通知.docx
        │
        ├─国家励志奖学金申请 xxx
        │      国家励志奖学金申请汇总表.xls
        │      表2.2019-2020学年国家励志奖学金申请表.doc
        │
        
    

    如上图,“国家励志”文件夹下面有不同学生的文件夹,每位学生的文件夹中有两份文件,一份是申请表(.doc), 一份是我们要用到汇总表(.xls/.xlsx)。下面我们介绍两种满足需求的做法:1. 直接在Excel中做 2. 用Python编程做。

    二、实现方法

    1. Excel

    待更

    2. Python/Pandas

    之所以选用pandas,是因为pandas.concat()函数来做合并这件事是非常合适的:
    在这里插入图片描述
    如上图,使用pandas.concat(),可以直接将三个不同的dataframe按表头合并。
    而且,利用python的os库,我们可以很轻松地提取出.xls/.xlsx文件,避开了其他不相关的文件(.doc)。
    最终写成代码如下:

    
    # 导入必要的库
    import pandas as pd
    from pandas import DataFrame
    import os
    
    # 当前目录作为base目录
    base = "./"
    # 存放要处理的表格文件
    file_list = []
    # 存放读到的dataframes
    dfs = []
    # os.walk遍历base目录, root为当前所在根目录,ds为当前目录名,fs为当前非目录文件
    for root, ds, fs in os.walk(base):
        for f in fs:
            if f.endswith('.xls') or f.endswith('xlsx'):
                fp = os.path.join(root,f)
                df = pd.read_excel(fp,header=1)
                dfs.append(df)
    df = pd.concat(dfs,axis=0,sort=False) # axis=0表示按行拼接,sort=False表示列序按原始顺序排
    # 将合并后的dataframe单元格式转成字符串,避免转excel的时候数字变成科学计数法
    df = df.astype(str)
    df.to_excel('../result.xls',index=False)
    

    总结

    当我们需要合并多个excel表格到一个excel表格,而且多个excel表格又分散在不同的目录中时,可以考虑用python/pandas高效地完成

    展开全文
  • 因为原始的多张数据存在同样列名的数据,因为原始多张 excel 是从 csv 文件转换股并且我们只需要其中的部分列数据,所以进行指定列提取并汇总至 res 文件中"""import osimport pandas as pd输入参数为 excel 表格...
    74f4b33e3ade0ddb35907d496287f4dc.png

    -- coding:utf-8 –-

    """

    利用 pandas 将多张 excel 表中的指定列数据合并成一张;因为原始的多张数据存在同样列名的数据,

    因为原始多张 excel 是从 csv 文件转换股

    并且我们只需要其中的部分列数据,所以进行指定列提取并汇总至 res 文件中

    """

    import os

    import pandas as pd

    输入参数为 excel 表格所在目录

    def to_one_excel(dir):

    dfs = []

    # 遍历文件目录,将所有表格表示为 pandas 中的 DataFrame 对象

    # for root_dir, sub_dir, files in os.walk(r'' + dir): # 第一个为起始路径,第二个为起始路径下的文件夹,第三个是起始路径下的文件。

    for root_dir, sub_dir, files in os.walk(dir): # 第一个为起始路径,第二个为起始路径下的文件夹,第三个是起始路径下的文件。

    for file in files:

    if file.endswith(‘xlsx’):

    # 构造绝对路径

    file_name = os.path.join(root_dir, file)

    # df = pd.read_excel(file_name)

    df_1 = list(pd.read_excel(file_name, nrows=1)) # 读取 excel 第一行数据并放进列表

    # excel 第一行数据返回列表

    print(file_name)

    print(type(df_1))

    print(df_1)

    # 根据第一行列名获取每个文件中需要列的列索引,返回索引数值

    suo_yin_1 = df_1.index(“Billing Country”)

    suo_yin_2 = df_1.index(“Created at”)

    suo_yin_3 = df_1.index(“Updated at”)

    suo_yin_4 = df_1.index(“Paid Price”)

    suo_yin_5 = df_1.index(“Shipment Type Name”)

    suo_yin_6 = df_1.index(“Status”)

    # 读取文件内容 usecols=[1, 3, 4] 读取第 1,3,4 列

    df = pd.read_excel(file_name, usecols=[suo_yin_1, suo_yin_2, suo_yin_3, suo_yin_4, suo_yin_5, suo_yin_6]

    , sheet_name=‘data’)

    # pf = pd.read_excel('xxx.xls', usecols=[1, 3, 4], sheet_name='data')

    # print(pf)

    # 追加一列数据,将每个文件的名字追加进该文件的数据中,确定每条数据属于哪个文件

    excel_name = file.replace(".xlsx", "") # 提取每个excel文件的名称,去掉.xlsx后缀

    df["店铺"] = excel_name # 新建列名为“店铺”,列数据为excel文件名

    dfs.append(df) # 将新建店铺列追加进汇总excel中

    # 行合并

    df_concated = pd.concat(dfs)

    # 构造输出目录的绝对路径

    out_path = os.path.join(dir, 'res.xlsx')

    # 输出到excel表格中,并删除pandas默认的index列

    df_concated.to_excel(out_path, sheet_name='Sheet1', index=None)

    调用并执行函数

    to_one_excel(r’C:甥敳獲AdministratorDesktopceshixlsx 文件’)

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  • 关注RPA请访问网站: ...学Python,用RPA,欢迎下载使用 ...因为原始多张 excel 是从 csv 文件转换股 并且我们只需要其中的部分列数据,所以进行指定列提取并汇总至 res 文件中 “”" import os import p

    关注RPA请访问网站:
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    学Python,用RPA,欢迎下载使用
    www.i-search.com.cn/index.html?from=line1

    – coding:utf-8 –-

    “”"

    利用 pandas 将多张 excel 表中的指定列数据合并成一张;因为原始的多张数据存在同样列名的数据,

    因为原始多张 excel 是从 csv 文件转换股

    并且我们只需要其中的部分列数据,所以进行指定列提取并汇总至 res 文件中

    “”"

    import os

    import pandas as pd

    输入参数为 excel 表格所在目录

    def to_one_excel(dir):

    dfs = []

    遍历文件目录,将所有表格表示为 pandas 中的 DataFrame 对象

    for root_dir, sub_dir, files in os.walk(r’’ + dir): # 第一个为起始路径,第二个为起始路径下的文件夹,第三个是起始路径下的文件。

    for root_dir, sub_dir, files in os.walk(dir): # 第一个为起始路径,第二个为起始路径下的文件夹,第三个是起始路径下的文件。

    for file in files:

    if file.endswith(‘xlsx’):

    构造绝对路径

    file_name = os.path.join(root_dir, file)

    df = pd.read_excel(file_name)

    df_1 = list(pd.read_excel(file_name, nrows=1)) # 读取 excel 第一行数据并放进列表

    excel 第一行数据返回列表

    print(file_name)

    print(type(df_1))

    print(df_1)

    根据第一行列名获取每个文件中需要列的列索引,返回索引数值

    suo_yin_1 = df_1.index(“Billing Country”)

    suo_yin_2 = df_1.index(“Created at”)

    suo_yin_3 = df_1.index(“Updated at”)

    suo_yin_4 = df_1.index(“Paid Price”)

    suo_yin_5 = df_1.index(“Shipment Type Name”)

    suo_yin_6 = df_1.index(“Status”)

    读取文件内容 usecols=[1, 3, 4] 读取第 1,3,4 列

    df = pd.read_excel(file_name, usecols=[suo_yin_1, suo_yin_2, suo_yin_3, suo_yin_4, suo_yin_5, suo_yin_6]

    , sheet_name=‘data’)

    pf = pd.read_excel(‘xxx.xls’, usecols=[1, 3, 4], sheet_name=‘data’)

    print(pf)

    追加一列数据,将每个文件的名字追加进该文件的数据中,确定每条数据属于哪个文件

    excel_name = file.replace(".xlsx", “”) # 提取每个excel文件的名称,去掉.xlsx后缀

    df[“店铺”] = excel_name # 新建列名为“店铺”,列数据为excel文件名

    dfs.append(df) # 将新建店铺列追加进汇总excel中

    行合并

    df_concated = pd.concat(dfs)

    构造输出目录的绝对路径

    out_path = os.path.join(dir, ‘res.xlsx’)

    输出到excel表格中,并删除pandas默认的index列

    df_concated.to_excel(out_path, sheet_name=‘Sheet1’, index=None)

    调用并执行函数

    to_one_excel(r’C:\Users\Administrator\Desktop\ceshi\xlsx 文件’)

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空空如也

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多张excel文件汇总到一张