[已解决]合并excel

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请教各位大佬，有三个文件夹，名称分别是营业额、客流、客单价，然后每个文件夹里都有多张表，名字都一样，是北京、苏州、上海，请问怎么可以根据城市的名称，把营业额、客流、客单价三张表按照对应的名称作为工作簿名称，存放在一个excel里

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bluesky5210

2023-2-20 21:32:28

你可以使用 Python 的 Pandas 库和 openpyxl 库来实现该功能，其中 Pandas 用于读取和处理 Excel 文件，openpyxl 用于创建和保存 Excel 文件。

具体步骤如下：

首先，安装 pandas 和 openpyxl 库，可以使用以下命令：
python
Copy code
pip install pandas openpyxl
读取每个文件夹下的 Excel 文件，将它们存储为 Pandas 数据帧（DataFrame）对象，并用文件夹名称作为数据帧名称：
python
Copy code
import pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径
folder_paths = ['营业额', '客流', '客单价']

# 定义空的字典，用于存储数据帧
data_frames = {}

for folder_path in folder_paths:
    # 获取文件夹下所有的Excel文件
    files = os.listdir(folder_path)
   
    # 读取每个Excel文件并存储为数据帧
    for file in files:
        city = os.path.splitext(file)[0] # 获取文件名，即城市名称
        file_path = os.path.join(folder_path, file) # 获取文件路径
        df = pd.read_excel(file_path)
        
        # 将数据帧存储到字典中，并以文件夹名称和城市名称作为键
        key = folder_path + '_' + city
        data_frames[key] = df
创建一个 Excel 文件，将数据帧存储到不同的工作表中：
python
Copy code
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# 创建一个工作簿
wb = Workbook()

# 将数据帧存储到工作表中
for key, df in data_frames.items():
    sheet_name = key.replace('_', '-') # 将键中的 '_' 替换为 '-'
    sheet = wb.create_sheet(sheet_name)
   
    # 将数据帧的内容写入工作表中
    for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
        sheet.append(r)

# 保存工作簿
wb.save('output.xlsx')
这样，就可以将所有的数据帧按照城市名称和文件夹名称存储到一个 Excel 文件中，并以文件夹名称和城市名称作为工作表名称。

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suchocolate

听起来没有复杂的计算，copy，按照你的格式要求paste就行。
有实际的文件吗，网盘分享看看。

歌者文明清理员

新鱼油能改头像？？？

xlwings 可以
pip install xlwings -i 国内镜像源，搜“pip国内”就行
然后访问 百度（意思是自己搜吧，我这没电脑）

cflying

用xlwrings库，可以带格式全部复制
遍历文件夹
获取目录名称
然后创建个新文件
然后读取旧文件copy到新文件里
保存新文件即可

bluesky5210

你可以使用 Python 的 Pandas 库和 openpyxl 库来实现该功能，其中 Pandas 用于读取和处理 Excel 文件，openpyxl 用于创建和保存 Excel 文件。

具体步骤如下：

首先，安装 pandas 和 openpyxl 库，可以使用以下命令：
python
Copy code
pip install pandas openpyxl
读取每个文件夹下的 Excel 文件，将它们存储为 Pandas 数据帧（DataFrame）对象，并用文件夹名称作为数据帧名称：
python
Copy code
import pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径
folder_paths = ['营业额', '客流', '客单价']

# 定义空的字典，用于存储数据帧
data_frames = {}

for folder_path in folder_paths:
    # 获取文件夹下所有的Excel文件
    files = os.listdir(folder_path)
   
    # 读取每个Excel文件并存储为数据帧
    for file in files:
        city = os.path.splitext(file)[0] # 获取文件名，即城市名称
        file_path = os.path.join(folder_path, file) # 获取文件路径
        df = pd.read_excel(file_path)
        
        # 将数据帧存储到字典中，并以文件夹名称和城市名称作为键
        key = folder_path + '_' + city
        data_frames[key] = df
创建一个 Excel 文件，将数据帧存储到不同的工作表中：
python
Copy code
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# 创建一个工作簿
wb = Workbook()

# 将数据帧存储到工作表中
for key, df in data_frames.items():
    sheet_name = key.replace('_', '-') # 将键中的 '_' 替换为 '-'
    sheet = wb.create_sheet(sheet_name)
   
    # 将数据帧的内容写入工作表中
    for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
        sheet.append(r)

# 保存工作簿
wb.save('output.xlsx')
这样，就可以将所有的数据帧按照城市名称和文件夹名称存储到一个 Excel 文件中，并以文件夹名称和城市名称作为工作表名称。

ouyunfu

你可以使用Python中的pandas库来实现这个需求。以下是一个可能的实现方法：

首先，你需要安装pandas库。你可以使用以下命令在命令行中安装它：

pip install pandas

接下来，你可以使用以下代码来实现你的需求：

mport pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径和城市名称列表
folders = ['营业额', '客流', '客单价']
cities = ['北京', '苏州', '上海']

# 创建一个空的excel文件
excel_file = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')

# 遍历每个文件夹
for folder in folders:
    # 创建一个空的dataframe列表
    dfs = []
    # 遍历每个城市
    for city in cities:
        # 拼接文件路径
        file_path = os.path.join(folder, f"{city}.xlsx")
        # 读取excel文件中名为Sheet1的工作簿，如果有多个工作簿，需要指定工作簿名称
        df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1')
        # 将数据框添加到列表中
        dfs.append(df)
    # 将数据框列表拼接成一个大的数据框，axis=1表示按列拼接
    result_df = pd.concat(dfs, axis=1)
    # 将数据框写入到Excel文件中，并指定工作簿名称
    result_df.to_excel(excel_file, sheet_name=folder, index=False)

# 关闭Excel文件
excel_file.close()

这个代码会遍历每个文件夹和城市，将对应的数据框拼接成一个大的数据框，并将其写入到一个新的Excel文件中。在这个Excel文件中，每个文件夹对应一个工作簿，工作簿名称分别是“营业额”、“客流”和“客单价”。

歌者文明清理员

我的回答去审核了…

isdkz

bluesky5210 发表于 2023-2-20 21:32
你可以使用 Python 的 Pandas 库和 openpyxl 库来实现该功能，其中 Pandas 用于读取和处理 Excel 文件，ope ...

plus的？