Python合并xls文件的方法和实例

本文将详细介绍如何使用Python合并多个Excel文件（xls格式），并提供相关的代码示例。通过本文的指导，你将学会如何合并xls文件，为自己在数据处理和分析中带来便捷。

一、准备工作

在使用Python合并xls文件之前，我们需要安装一个名为pandas的Python库。Pandas是一个专为数据操作和分析设计的库，它提供了简单而高效的数据结构和数据操作方法。你可以使用以下命令来安装pandas：

pip install pandas

二、使用Python合并xls文件

在Python中，我们可以使用pandas库的read_excel和concat函数来实现合并多个xls文件的操作。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

1. 读取并合并多个xls文件

我们可以使用read_excel函数读取单个xls文件，并使用concat函数将多个xls文件合并为一个DataFrame对象。

def merge_xls_files(file_list):
    data = []
    for file in file_list:
        df = pd.read_excel(file)
        data.append(df)
    merged_data = pd.concat(data)
    return merged_data

# 示例用法
file_list = ['data1.xls', 'data2.xls', 'data3.xls']
merged_data = merge_xls_files(file_list)
print(merged_data)

2. 合并不同Sheet的数据

如果要合并不同Sheet中的数据，我们可以使用sheet_name参数指定要读取的Sheet名称或索引。

def merge_sheet_data(file_list, sheet_name):
    data = []
    for file in file_list:
        df = pd.read_excel(file, sheet_name=sheet_name)
        data.append(df)
    merged_data = pd.concat(data)
    return merged_data

# 示例用法
file_list = ['data1.xls', 'data2.xls', 'data3.xls']
sheet_name = 'Sheet1'
merged_data = merge_sheet_data(file_list, sheet_name)
print(merged_data)

三、总结

本文介绍了使用Python合并xls文件的方法，通过使用pandas库的read_excel和concat函数，我们可以读取和合并多个xls文件，并进行灵活的数据处理和分析。希望本文对你在数据处理中有所帮助。

代码示例地址：https://github.com/example/merge-xls-files-python