用Python完成 “Excel合并(拆分)” 的各种自动化操作！_同学们借助人工智能和spyder,将上面5个excel合并成一个excel文件,并计算出每个学

一、概述

其实Excel合并这个需求，应该是一个极为普遍的需求了。今天我们就利用Python完成“Excel合并(拆分)” 操作，具体如下：

• ① 将多个Excel表，合并到一个Excel中（每个Excel中只有一个sheet表）；
• ② 将多个Excel表，合并到一个Excel中（每个Excel中不只一个sheet表）；
• ③ 将一个Excel表中的多个sheet表合并，并保存到同一个excel；
• ④ 将一个Excel表，按某一列拆分成多张表；

二、知识点讲解

其实完成这些操作，涉及到了太多的知识点，因此在讲述上述这个知识点以前，我们要带大家复习一些常用的知识点。

• ① os模块常用知识点讲解；
• ② pandas模块常用知识点讲解；
• ③ xlsxwriter模块常用知识点讲解；
• ④ xlrd常用知识点讲解；

1. os模块知识点讲解

对于os模块，我们主要讲述os.walk()、os.path.join()等知识点。

1.1 os.walk()

对于这个知识点，我们需要说明以下几点：

• os.walk()的返回值是一个生成器(generator)，我们需要循环遍历它，来获取其中的内容；
• 每次遍历，返回的都是一个三元组(path, dirs, files)；
• path：返回的是当前正在遍历的这个文件夹的，本身路径地址；
• dirs：返回的是该文件夹中所有目录的名字(不包含子目录)，有多少个都以“列表”返回；
• files：返回的是该文件夹中所有的文件(不包含子目录下的文件)，有多少个都以“列表”返回；

如果说，有一个如图所示的文件夹。

利用下方的代码，我们可以得到什么结果呢？

pwd = "G:\\a"
print(os.walk(pwd))
for i in os.walk(pwd):
    print(i)
for path,dirs,files in os.walk(pwd):
    print(files)```
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结果如下：

<generator object walk at 0x0000029BB5AEAB88>
('G:\\a', [], ['aa.txt', 'bb.xlsx', 'cc.txt', 'dd.docx'])
['aa.txt', 'bb.xlsx', 'cc.txt', 'dd.docx']
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1.2 os.path.join()

这个函数，主要用于将多个路径组合后返回，超级简单，就不做过多阐述。

path1 = 'G:\\a'
path2 = 'aa.txt'
print(os.path.join(path1,path2))
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结果如下：

G:\a\aa.txt
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2. pandas模块知识点讲解

由于是需要利用Pandas进行Excel的合并，因此我们要学会，如何利用Pandas进行数据的纵向合并。

我们先创建2个数据框(DataFrame)：

import numpy as np
xx = np.arange(15).reshape(5,3)
yy = np.arange(1,16).reshape(5,3)
xx = pd.DataFrame(xx,columns=["语文","数学","外语"])
yy = pd.DataFrame(yy,columns=["语文","数学","外语"])
print(xx)
print(yy)
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效果如下：

接着，可以利用Pandas中的concat()函数，完成纵向拼接的操作。

• pd.concat(list)中【默认axis=0】默认的是数据的纵向合并；

• pd.concat(list)括号中传入的是一个列表；

• ignore_list=True表示忽略原有索引，重新生成一组新的索引；

• 或者直接可以写成z = pd.concat([xx,yy],ignore_list=True)；

  concat_list = [] concat_list.append(xx) concat_list.append(yy) z = pd.concat(concat_list,ignore_list=True) print(z) 12345

效果如下：

3. xlsxwriter模块知识点讲解

xlsxwriter模块一般是和xlrd模块搭配使用的，
xlsxwriter：负责写入数据，
xlrd：负责读取数据。
接下来，我们分别对这两个库的常见用法，进行介绍。

1）如何创建一个“工作簿”？

import xlsxwriter

# 这一步相当于创建了一个新的"工作簿"；
# "demo.xlsx"文件不存在，表示新建"工作簿"；
# "demo.xlsx"文件存在，表示新建"工作簿"覆盖原有的"工作簿"；
workbook = xlsxwriter.Workbook("demo.xlsx")

# close是将"工作簿"保存关闭，这一步必须有，否则创建的文件无法显示出来。
workbook.close() 
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2）如何添加一个“Sheet工作表”

我们知道，一个Excel文件就是一个Excel工作簿，而每一个工作簿中，又有很多的“Sheet工作表”。接下来，我们如何用代码实现这个操作呢？

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook("cc.xlsx")
worksheet = workbook.add_worksheet("2018年销售量")
workbook.close()   
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效果如下：

3）如何向表中插入数据呢？

import xlsxwriter

# 创建一个名为【demo.xlsx】工作簿；
workbook = xlsxwriter.Workbook("demo.xlsx")

# 创建一个名为【2018年销售量】工作表；
worksheet = workbook.add_worksheet("2018年销售量")

# 使用write_row方法，为【2018年销售量】工作表，添加一个表头；
headings = ['产品','销量',"单价"] 
worksheet.write_row('A1',headings)
# 使用write方法，在【2018年销售量】工作表中插入一条数据；
# write语法格式：worksheet.write(行,列,数据) 

data = ["苹果",500,8.9]
for i in range(len(headings)):
    worksheet.write(1,i,data[i]) 
workbook.close()
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效果如下：

4. xlrd模块知识点讲解

这里有一个工作簿“test.xlsx”，该文件中有两个“Sheet工作表”，分别命名为“2018年销售量”、“2019年销售量”，如图所示。

1）如何打开一个“工作簿”？—>open_workbook()

# 这里所说的"打开"并不是实际意义上的打开，只是将该表加载到内存中打开。
# 我们并看不到"打开的这个效果"
import xlrd 
file = r"G:\Jupyter\test.xlsx"
xlrd.open_workbook(file)
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结果如下：

<xlrd.book.Book at 0x29bb8e4eda0>
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2）如何获取一个工作簿下，所有的“Sheet表”名？—>sheet_names()

import xlrd
file = r"G:\Jupyter\test.xlsx"
fh = xlrd.open_workbook(file)
fh.sheet_names()
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结果如下：

['2018年销售量', '2019年销售量']
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3）如何获取所有“Sheet表”的对象列表？—>sheets()

import xlrd
file = r"G:\Jupyter\test.xlsx"
fh = xlrd.open_workbook(file)
fh.sheets()
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结果如下：

[<xlrd.sheet.Sheet at 0x29bb8f07a90>, <xlrd.sheet.Sheet at 0x29bb8ef1390>]
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我们可以利用索引，获取每一个sheet表的对象，然后可以针对每一个对象，进行操作。

fh.sheets()[0]
<xlrd.sheet.Sheet at 0x29bb8f07a90>
fh.sheets()[1]
<xlrd.sheet.Sheet at 0x29bb8ef1390>
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4）如何获取每个Sheet表的行列数？—>nrows和ncols属性

import xlrd
file = r"G:\Jupyter\test.xlsx"
fh = xlrd.open_workbook(file)
fh.sheets()
fh.sheets()[0].nrows  # 结果是：4
fh.sheets()[0].ncols  # 结果是：3
fh.sheets()[1].nrows  # 结果是：4
fh.sheets()[1].ncols  # 结果是：3
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5）按行获取，每个Sheet表中的数据—>row_values()

import xlrd
file = r"G:\Jupyter\test.xlsx"
fh = xlrd.open_workbook(file)
sheet1 = fh.sheets()[0]
for row in range(fh.sheets()[0].nrows):
   value = sheet1.row_values(row)
   print(value)
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效果如下：

三、案例讲述

1. 将多个Excel表，合并到一个Excel中（每个Excel中只有一个sheet表）

有四张表，图示中一目了然，就不做过多解释。

实现代码如下：

import pandas as pd
import os
pwd = "G:\\b"
df_list = []
for path,dirs,files in os.walk(pwd):
    for file in files:
        file_path = os.path.join(path,file)                        
        df = pd.read_excel(file_path) 
        df_list.append(df)
result = pd.concat(df_list)
print(result)
result.to_excel('G:\\b\\result.xlsx',index=False)
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结果如下：

2. 将多个Excel表，合并到一个Excel中（每个Excel中不只一个sheet表）

有两个工作簿，如图所示。一个工作簿是pp.xlsx，一个工作簿是qq.xlsx。工作簿pp.xlsx下，有sheet1和sheet2两个工作表。工作簿qq.xlsx下，也有sheet1和sheet2两个工作表。

实现代码如下：

import xlrd
import xlsxwriter
import os

# 打开一个Excel文件，创建一个工作簿对象
def open_xlsx(file):
    fh=xlrd.open_workbook(file)
    return fh

# 获取sheet表的个数
def get_sheet_num(fh):
    x = len(fh.sheets())
    return x

# 读取文件内容并返回行内容
def get_file_content(file,shnum):
    fh=open_xlsx(file)
    table=fh.sheets()[shnum]
    num=table.nrows
    for row in range(num):
        rdata=table.row_values(row)
        datavalue.append(rdata)
    return datavalue

def get_allxls(pwd):
    allxls = []
    for path,dirs,files in os.walk(pwd):
        for file in files:
            allxls.append(os.path.join(path,file))
    return allxls

# 存储所有读取的结果
datavalue = []  
pwd = "G:\\d"                          
for fl in get_allxls(pwd):
    fh = open_xlsx(fl)     
    x = get_sheet_num(fh)  
    for shnum in range(x):
        print("正在读取文件："+str(fl)+"的第"+str(shnum)+"个sheet表的内容...")
        rvalue = get_file_content(fl,shnum)   

# 定义最终合并后生成的新文件
endfile = "G:\\d\\concat.xlsx"
wb1=xlsxwriter.Workbook(endfile)
# 创建一个sheet工作对象
ws=wb1.add_worksheet()
for a in range(len(rvalue)):
    for b in range(len(rvalue[a])):
        c=rvalue[a][b]
        ws.write(a,b,c)
wb1.close()
print("文件合并完成")
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效果如下：

3. 将一个Excel表中的多个sheet表合并，并保存到同一个excel

实现代码如下：

import xlrd
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from openpyxl import load_workbook

excel_name = r"D:\pp.xlsx"
wb = xlrd.open_workbook(excel_name)
sheets = wb.sheet_names()

alldata = DataFrame()
for i in range(len(sheets)):
    df = pd.read_excel(excel_name, sheet_name=i, index=False, encoding='utf8')
    alldata = alldata.append(df)       

writer = pd.ExcelWriter(r"C:\Users\Administrator\Desktop\score.xlsx",engine='openpyxl')
book = load_workbook(writer.path)
writer.book = book  
# 必须要有上面这两行，假如没有这两行，则会删去其余的sheet表，只保留最终合并的sheet表

alldata.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="ALLDATA")
writer.save()
writer.close()
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效果如下：

4. 将一个Excel表，按某一列拆分成多张表

实现代码如下：

import pandas as pd
import xlsxwriter
data=pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\chaifen.xlsx",encoding='gbk')

area_list=list(set(data['店铺']))

writer=pd.ExcelWriter(r"C:\Users\Administrator\Desktop\拆好的表1.xlsx",engine='xlsxwriter')
data.to_excel(writer,sheet_name="总表",index=False)

for j in area_list:
    df=data[data['店铺']==j]
    df.to_excel(writer,sheet_name=j,index=False)

writer.save()  #一定要加上这句代码，“拆好的表”才会显示出来
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效果如下：

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

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当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

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