下面我将为你详细讲解“Python中各类Excel表格批量合并问题的实现思路与案例”的完整实例教程。

Python中各类Excel表格批量合并问题的实现思路与案例

一、实现思路

在Python中，我们可以借助pandas库来实现Excel表格的读取、合并等操作。具体的实现思路如下：

1. 导入pandas库

python
import pandas as pd

1. 读取Excel表格

python
df = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，’file_path.xlsx’是待读取Excel表格的路径和文件名，’Sheet1’是待读取工作表的名称。

1. 合并Excel表格

python
df1 = pd.read_excel('file_path_1.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file_path_2.xlsx', sheet_name='Sheet1')
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

其中，’file_path_1.xlsx’和’file_path_2.xlsx’是待合并的Excel表格的路径和文件名，’Sheet1’是待合并工作表的名称。axis=0表示按行合并，axis=1表示按列合并。

1. 将合并结果另存为新的Excel表格

python
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

其中，’result.xlsx’是保存合并结果的Excel表格的路径和文件名，index=False表示不保留行索引。

二、示例说明

示例一：两个Excel表格按行合并

假设我们有两个Excel表格，分别是’file_1.xlsx’和’file_2.xlsx’，它们的结构如下：

我们希望将它们按行合并成一个新的Excel表格，并保存为’result_1.xlsx’。

代码如下：

“`python
import pandas as pd

df1 = pd.read_excel(‘file_1.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′)
df2 = pd.read_excel(‘file_2.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′)
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

result.to_excel(‘result_1.xlsx’, index=False)

print(‘合并完成！’)
“`

运行以上代码后，我们可以得到如下的结果：

示例二：多个Excel表格按列合并

假设我们有三个Excel表格，分别是’file_1.xlsx’、’file_2.xlsx’和’file_3.xlsx’，它们的结构如下：

我们希望将它们按列合并成一个新的Excel表格，并保存为’result_2.xlsx’。

代码如下：

“`python
import pandas as pd

df1 = pd.read_excel(‘file_1.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′)
df2 = pd.read_excel(‘file_2.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′)
df3 = pd.read_excel(‘file_3.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′)
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

result.to_excel(‘result_2.xlsx’, index=False)

print(‘合并完成！’)
“`

运行以上代码后，我们可以得到如下的结果：

至此，我们已经实现了多个Excel表格的批量合并操作。

以上就是Python中各类Excel表格批量合并问题的实现思路与案例，希望能对你有所帮助！