数据大融合：Python合并EXCEL数据，搞定行、列、sheet！

2023-09-29 13:37:42

Python中的Excel数据合并：巧妙而高效

数据合并是数据处理中常见且至关重要的任务，尤其是在Excel中处理庞大数据集时。Python凭借其强大的数据处理能力，为Excel数据合并提供了高效便捷的解决方案。本文将深入探讨Python中合并Excel数据的各种技术，以及如何巧妙利用Python处理数据。

合并行数据：横向连接，无缝衔接

行数据合并是指将两个或多个Excel文件中的数据按行连接起来，形成一个更长的表格。使用Python中的pandas库，您可以轻松实现行数据合并：

import pandas as pd

# 读入两个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 合并行数据
df_merged = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 输出合并后的数据
df_merged.to_excel('merged_rows.xlsx', index=False)

合并列数据：纵向联合，强强结合

列数据合并是指将两个或多个Excel文件中的数据按列连接起来，形成一个更宽的表格。同样，使用pandas库中的concat函数，您可以轻松实现列数据合并：

import pandas as pd

# 读入两个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 合并列数据
df_merged = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 输出合并后的数据
df_merged.to_excel('merged_columns.xlsx', index=False)

合并sheet数据：跨页连接，无缝衔接

sheet数据合并是指将多个Excel文件中的多个sheet合并为一个新的sheet。使用pandas库，您可以轻松实现sheet数据合并：

import pandas as pd

# 读入多个Excel文件
files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 合并sheet数据
dfs = [pd.read_excel(file) for file in files]
df_merged = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 输出合并后的数据
df_merged.to_excel('merged_sheets.xlsx', index=False)

巧妙处理数据：锦上添花

除了合并数据之外，Python还提供了丰富的功能，可以帮助您处理和分析Excel数据：

数据清洗：去除杂质，精华留存

数据清洗是去除Excel数据中的空值、重复数据和错误值的过程。使用Python，您可以轻松实现数据清洗：

import pandas as pd

# 读入Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 数据清洗：删除空值
df.dropna(inplace=True)

# 数据清洗：处理重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 输出清洗后的数据
df.to_excel('cleaned_data.xlsx', index=False)

数据转换：格式转换，随心所欲

数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式。使用Python，您可以轻松实现数据转换：

import pandas as pd

# 读入Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 数据转换：日期格式转换
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 数据转换：数值格式转换
df['Amount'] = pd.to_numeric(df['Amount'])

# 输出转换后的数据
df.to_excel('converted_data.xlsx', index=False)

数据分析：洞悉数据，运筹帷幄

数据分析是指从数据中提取有价值的信息。使用Python，您可以轻松实现数据分析：

import pandas as pd

# 读入Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 数据分析：分组统计
grouped_data = df.groupby('Category').sum()

# 数据分析：数据透视表
pivot_table = df.pivot_table(values='Amount', index='Category', columns='Year')

# 输出分析结果
grouped_data.to_excel('grouped_data.xlsx', index=False)
pivot_table.to_excel('pivot_table.xlsx', index=False)