盤點一個Python自動化辦公之Excel表格合并需求
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一番桃李花開盡，惟有青青草色齊。大家好，我是皮皮。
一、前言
前幾天在Python最強王者交流群【FiNε_】問了一個Python自動化辦公的問題。問題如下：你是一名資深的Python自動化辦公工程師，你的電腦桌面上的【數(shù)據(jù)】文件夾內(nèi)有若干個.xlsx文件，每一個表格格式一樣，但是數(shù)據(jù)不一樣，每個表格里面有6個sheet子表，sheet子表名分別為：短期、超短期、可用功、上報日結(jié)果、日結(jié)果、死區(qū)。現(xiàn)在需要你讀取所有表格，并將所有的sheet子表進行合并。比方說：所有的【短期】數(shù)據(jù)匯總在總表的【短期】子sheet，所有的【超短期】數(shù)據(jù)匯總在總表的【超短期】子sheet，所有的【可用功】數(shù)據(jù)匯總在總表的【可用功】子sheet，以此類推。最后，將所有表格的數(shù)據(jù)存放在一個整體的csv文件中，該csv文件的子表名也分別為：短期、超短期、可用功、上報日結(jié)果、日結(jié)果、死區(qū)。請你寫一份Python自動化辦公代碼，幫助解決這個問題。
二、實現(xiàn)過程
這里【莫生氣】給了一個指導，得到的結(jié)果如下：
子表下面的各個表格全部是分開的，給它單獨做出來了，還得手動處理下，才能合并。當然了，這里只是用了其中3個測試文件，實際上是有365個文件的。這里的代碼如下所示：
# 短期、超短期、可用功、上報日結(jié)果、日結(jié)果、死區(qū)，6個子表單獨分開存儲
import os
import pandas as pd
# 設置工作目錄為包含Excel文件的文件夾路徑
folder_path = r'C:\Users\pdcfi\Desktop\data'
os.chdir(folder_path)
# 子表名數(shù)組
sheet_names = ['短期', '超短期', '可用功', '上報日結(jié)果', '日結(jié)果', '死區(qū)']
# 初始化字典來存放每個子表數(shù)據(jù)
all_sheets_data = {name: [] for name in sheet_names}
# 遍歷文件夾內(nèi)所有xlsx文件
for file in os.listdir(folder_path):
if file.endswith('.xlsx'):
file_path = os.path.join(folder_path, file)
# 讀取每個子表并添加到對應的數(shù)組中
for sheet_name in sheet_names:
# 跳過無法找到子表的情況
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}")
# 合并每個子表數(shù)據(jù)并保存為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！')
順利地解決了粉絲的問題。不過接下來【東哥】給了一份代碼優(yōu)化后，如下所示，就可以自動將合并后的表格數(shù)據(jù)保存到一個整體的數(shù)據(jù)表文件中了。
import pandas as pd
import os
# 讀取所有xlsx文件并逐個合并子表
folder_path = r'C:\Users\Desktop\data' # 替換成實際的文件夾路徑
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)
# 將所有合并后的數(shù)據(jù)保存到一個整體的CSV文件中
output_csv = r"C:\Users\Desktop\總表.xlsx" # 替換成實際的輸出文件路徑
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("數(shù)據(jù)已成功合并并保存到總表.xlsx。")
順利地解決了粉絲的問題。
后來粉絲還遇到了一個小問題，也順便一起解決了。
如果你也有類似這種數(shù)據(jù)分析的小問題，歡迎隨時來交流群學習交流哦，有問必答！
三、總結(jié)
大家好，我是皮皮。這篇文章主要盤點了一個Pandas自動化辦公的問題，文中針對該問題，給出了具體的解析和代碼實現(xiàn)，幫助粉絲順利解決了問題。
最后感謝粉絲【FiNε_】提出的問題，感謝【莫生氣】、【東哥】給出的思路，感謝【馮誠】等人參與學習交流。
【提問補充】溫馨提示，大家在群里提問的時候。可以注意下面幾點：如果涉及到大文件數(shù)據(jù)，可以數(shù)據(jù)脫敏后，發(fā)點demo數(shù)據(jù)來（小文件的意思），然后貼點代碼（可以復制的那種），記得發(fā)報錯截圖（截全）。代碼不多的話，直接發(fā)代碼文字即可，代碼超過50行這樣的話，發(fā)個.py文件就行。
大家在學習過程中如果有遇到問題，歡迎隨時聯(lián)系我解決（我的微信：pdcfighting1），應粉絲要求，我創(chuàng)建了一些ChatGPT機器人交流群和高質(zhì)量的Python付費學習交流群和付費接單群，歡迎大家加入我的Python學習交流群和接單群！
小伙伴們，快快用實踐一下吧！如果在學習過程中，有遇到任何問題，歡迎加我好友，我拉你進Python學習交流群共同探討學習。
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