Python合并多个Excel文件中的指定sheet

本文将介绍一个用于合并多个Excel文件中指定sheet的Python代码。这个功能可以方便地整理和分析数据。我们将逐步解释代码的每个部分，并提供示例用法。

导入库

首先，我们导入了需要使用的三个库：os、pandas和time。这些库分别用于操作文件和文件夹、处理Excel文件以及计算程序执行时间。

import os
import pandas as pd
import time

定义函数

我们定义了一个名为merge_excel_sheets的函数，用于将多个Excel文件中的指定sheet合并到一个新的Excel文件中。该函数接受三个参数：folder_path（文件夹路径）、excel_list（包含要合并的Excel文件和sheet名的列表）和output_file（输出文件路径）。

def merge_excel_sheets(folder_path, excel_list, output_file):
    start_time = time.time()

    with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:
        for excel_name, sheet_name in excel_list:
            file_path = os.path.join(folder_path, excel_name)
            df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

            sheet_name_combined = f"{excel_name[:-5]}-{sheet_name}"
            df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name_combined, index=False)

    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time
    print(f"程序执行时间：{execution_time}秒")

在函数内部，我们首先记录程序开始执行的时间。然后，我们使用pd.ExcelWriter创建一个空的Excel Writer对象，用于写入合并后的数据。

start_time = time.time()

with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:

接下来，我们使用一个循环来处理每个Excel文件和sheet。对于每个文件和sheet，我们构造完整的文件路径，并使用pd.read_excel读取数据并存储为DataFrame对象。

for excel_name, sheet_name in excel_list:
    file_path = os.path.join(folder_path, excel_name)
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

然后，我们构造合并后的sheet名称，格式为"原文件名-原sheet名"，并使用df.to_excel将DataFrame对象中的数据写入到指定的sheet中。

sheet_name_combined = f"{excel_name[:-5]}-{sheet_name}"
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name_combined, index=False)

最后，我们计算程序执行的时间，并将其打印出来。

end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"程序执行时间：{execution_time}秒")

示例用法

我们提供了一个示例用法，包括文件夹路径、要合并的Excel文件和sheet的列表，以及输出文件路径。通过调用merge_excel_sheets函数，我们可以执行合并操作。

folder_path = "E:\\工作内容\\孙玮\\日期范围报告\\2023年9月日期范围报告"
excel_list = [
    ("一店9月.xlsx", "原始数据"),
    ("二店9月.xlsx", "原始"),
    ("三店9月.xlsx", "原始数据"),
    ("四店9月.xlsx", "原始数据"),
    ("五店9月-离职.xlsx", "原始数据")
]
output_file = os.path.join(folder_path, "output.xlsx")

merge_excel_sheets(folder_path, excel_list, output_file)

完整代码

import os
import pandas as pd  # 导入pandas库
import time  # 导入时间库，用于计算程序执行时间

def merge_excel_sheets(folder_path, excel_list, output_file):
    start_time = time.time()  # 记录程序开始执行的时间

    # 创建一个空的Excel Writer对象，用于写入合并后的数据
    with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:
        # 循环处理每个Excel文件和sheet
        for excel_name, sheet_name in excel_list:
            # 根据文件名和文件夹路径，构造完整的文件路径
            file_path = os.path.join(folder_path, excel_name)
            # 读取指定Excel文件中指定sheet的数据，并存储为DataFrame类型的对象
            df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

            # 构造合并后的sheet名称，格式为"原文件名-原sheet名"
            sheet_name_combined = f"{excel_name[:-5]}-{sheet_name}"
            # 将DataFrame对象中的数据写入到指定sheet中
            df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name_combined, index=False)

    end_time = time.time()  # 记录程序结束执行的时间
    execution_time = end_time - start_time  # 计算程序执行的时间
    print(f"程序执行时间：{execution_time}秒")  # 输出程序执行的时间

# 示例用法
folder_path = "E:\\工作内容\\孙玮\\日期范围报告\\2023年9月日期范围报告"
excel_list = [
    ("一店9月.xlsx", "原始数据"),
    ("二店9月.xlsx", "原始"),
    ("三店9月.xlsx", "原始数据"),
    ("四店9月.xlsx", "原始数据"),
    ("五店9月-离职.xlsx", "原始数据")
]
output_file = os.path.join(folder_path, "output.xlsx")
merge_excel_sheets(folder_path, excel_list, output_file)  # 调用合并函数，将指定的Excel文件中指定sheet的数据进行合并