4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并_excel表格自动合成python_python把多个excel表格放在同一页中

import pandas as pd  
  
# 读取Excel文件  
file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx']  
dfs = [pd.read_excel(file) for file in file_list]  
  
# 合并多个工作表  
result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)  
  
# 保存到新的Excel文件  
result.to_excel('merged.xlsx', index=False)
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方法二：使用openpyxl库

Openpyxl是Python中处理Excel文件的库，可以直接操作Excel文件。我们可以使用openpyxl的load_workbook()函数读取Excel文件，然后使用Workbook和Worksheet类创建新的工作簿和工作表，将多个工作表的数据复制到新的工作表中，最后保存为新的Excel文件。

from openpyxl import load_workbook  
from openpyxl.utils import get_column_letter  
from openpyxl.utils import range_boundaries  
from openpyxl.writer.excel import save_virtual_workbook  
from openpyxl import Workbook  
from openpyxl.utils import get_column_letter  
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows  
  
# 读取Excel文件  
file_list = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx']  
merged_wb = Workbook()  
merged_ws = merged_wb.active  
merged_ws.title = "merged"  
headers = []  # 存储每个工作表的列名  
for file in file_list:  
    wb = load_workbook(filename=file)  
    ws = wb.active  # 获取第一个工作表  
    for row in ws[1:]:  # 获取列名  
        headers.append(row[0].value)  # 将列名添加到headers列表中  
    for row in ws:  # 获取数据行并复制到新的工作表中  
        new_row = []  # 存储新的一行数据  
        for cell in row:  # 遍历每个单元格并复制数据到新的行中  
            new_row.append(cell.value)  # 将单元格的值添加到新的行中  
        dataframe_to_rows(pd.DataFrame([new_row], columns=headers), index=False).map(lambda x: x.pop('Unnamed: 0'), axis=1).map(int).to_excel(merged_ws, index=False, header=False)  # 将新的行复制到新的工作表中，并设置数据类型为整数型  
merged_wb.save("merged.xlsx")  # 保存为新的Excel文件
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方法三：使用xlrd和xlwt库

xlrd和xlwt是Python中用于读写Excel文件的库，可以处理.xls和.xlsx格式的文件。我们可以使用xlrd的open_workbook()函数读取Excel文件，然后使用Worksheet类获取工作表对象，遍历工作表中的所有数据，将数据写入新的Excel文件中。

import xlrd  
import xlwt  
  
# 读取Excel文件  
file_list = ['file1.xls', 'file2.xls']  
workbook = xlrd.open_workbook(file_list[0])  
  
# 创建新的Excel文件  
new_workbook = xlwt.Workbook()  
new_sheet = new_workbook.add_sheet('merged')  
  
# 获取第一个工作表  
sheet = workbook.sheet_by_index(0)  
  
# 合并多个工作表  
row = 0  # 当前行的索引  
for col in range(sheet.ncols):  # 遍历所有列  
    new_sheet.write(row, col, sheet.cell_value(0, col))  # 将列名写入新的工作表中  
    for row in range(1, sheet.nrows):  # 遍历所有数据行  
        new_sheet.write(row + row, col, sheet.cell_value(row, col))  # 将数据写入新的工作表中  
  
new_workbook.save('merged.xls')  # 保存为新的Excel文件
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方法四：使用os和glob库

如果需要批量处理多个文件夹中的多个Excel文件，可以使用os和glob库来获取所有需要处理的文件。然后使用上述方法处理每个文件中的多个工作表，最后将结果保存到新的Excel文件中。

import os  
import glob  
import pandas as pd  
  
# 获取所有需要处理的Excel文件  
file_list = []  
folder_path = 'path/to/folder'  # Excel文件所在的文件夹路径  
for file in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.xlsx')):  # 获取所有.xlsx文件  
    file_list.append(file)  
  
# 合并多个工作表并保存到新的Excel文件中  
result = pd.DataFrame()  # 存储合并后的数据  
for file in file_list:  
    df = pd.read_excel(file)  # 读取Excel文件中的数据到DataFrame中  
    result = pd.concat([result, df])  # 将数据追加到结果中  
result.to_excel('merged.xlsx', index=False)  # 将结果保存到新的Excel文件中
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在上述方法中，我们可以根据实际需求选择适合的方法进行多Excel多Sheet的合并。方法一和方法二适用于处理单个Excel文件中的多个工作表，而方法三和方法四则适用于批量处理多个Excel文件中的多个工作表。在实际应用中，我们可以根据数据量的大小、处理速度的要求以及个人偏好选择适合的方法。
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