一键整合Excel海量数据，Python助你高效办公！

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入必要的Python库来处理Excel文件。最常用的库是openpyxl，它提供了丰富的功能来读写Excel文件。使用pip安装openpyxl：

pip install openpyxl

然后在你的Python脚本中导入openpyxl：

import openpyxl

2. 遍历文件夹并获取Excel文件

接下来，我们需要遍历包含Excel文件的文件夹并获取所有Excel文件。可以使用os模块来完成此任务。

import os

# 获取当前目录下的所有文件夹
folders = os.listdir(".")

# 遍历文件夹
for folder in folders:
    # 获取文件夹中的所有Excel文件
    excel_files = [file for file in os.listdir(folder) if file.endswith(".xlsx")]

    # 将Excel文件添加到列表中
    excel_files_list.extend(excel_files)

3. 读取Excel文件并提取数据

获取所有Excel文件后，我们需要读取它们并提取所需的数据。可以使用openpyxl库来完成此任务。

for excel_file in excel_files_list:
    # 打开Excel文件
    workbook = openpyxl.load_workbook(excel_file)

    # 获取活动工作表
    sheet = workbook.active

    # 获取数据
    data = sheet.values

    # 将数据添加到列表中
    data_list.extend(data)

4. 将数据写入新的Excel文件

最后，我们需要将提取的数据写入新的Excel文件中。

# 创建一个新的Excel文件
new_workbook = openpyxl.Workbook()

# 创建一个新的工作表
new_sheet = new_workbook.active

# 将数据写入工作表
for row in data_list:
    new_sheet.append(row)

# 保存新的Excel文件
new_workbook.save("consolidated_data.xlsx")

5. 优化你的代码

为了提高代码的效率，你可以使用一些优化技巧，例如：

• 使用多线程或多进程来并行处理Excel文件。
• 使用pandas库来处理大型数据集。
• 使用内存映射来避免将整个Excel文件加载到内存中。

结语

使用Python可以轻松实现Excel文件的自动化整合，从而大大提高工作效率。通过导入必要的库、遍历文件夹并获取Excel文件、读取Excel文件并提取数据、将数据写入新的Excel文件以及优化代码，你可以轻松完成海量Excel文件的整合任务。希望本文能帮助你掌握Python整合Excel文件的最佳实践，让你的数据处理工作更加轻松高效！