破解Python高效合并Excel工作表秘籍：一招轻松整合海量数据，告别繁琐操作！

在处理大量数据时，Excel工作表的合并是一个常见的需求。手动合并工作表不仅耗时费力，而且容易出错。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种方法来实现高效合并Excel工作表。本文将为您揭示一招轻松整合海量数据的秘籍，帮助您告别繁琐操作。

一、使用pandas库合并Excel工作表

pandas是一个强大的数据分析库，它提供了丰富的功能来处理Excel数据。以下是如何使用pandas合并Excel工作表的步骤：

1. 安装pandas和openpyxl

首先，您需要安装pandas和openpyxl库。openpyxl是pandas处理Excel文件所依赖的库。

pip install pandas openpyxl

2. 导入数据

使用pandas的read_excel函数读取Excel文件。

import pandas as pd df1 = pd.read_excel('file1.xlsx') df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

3. 合并数据

使用pd.concat函数将两个DataFrame合并。

merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

4. 保存合并后的数据

将合并后的数据保存到新的Excel文件中。

merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

二、使用pyxlsb库合并Excel工作表

pyxlsb是一个专门用于处理Excel二进制文件（.xlsb）的库。以下是如何使用pyxlsb合并Excel工作表的步骤：

1. 安装pyxlsb

pip install pyxlsb

2. 读取Excel工作表

使用pyxlsb的open_worksheet函数读取工作表。

import pyxlsb with pyxlsb.open_worksheet('file1.xlsb') as ws: data1 = ws.read_rows() with pyxlsb.open_worksheet('file2.xlsb') as ws: data2 = ws.read_rows()

3. 合并数据

将两个工作表的数据合并。

merged_data = data1 + data2

4. 保存合并后的数据

将合并后的数据保存到新的Excel文件中。

with open('merged_file.xlsb', 'wb') as f: f.write(merged_data)

三、使用xlrd和xlwt库合并Excel工作表

xlrd和xlwt是Python中处理Excel文件的经典库。以下是如何使用它们合并Excel工作表的步骤：

1. 安装xlrd和xlwt

pip install xlrd xlwt

2. 读取Excel文件

使用xlrd读取Excel文件。

import xlrd wb1 = xlrd.open_workbook('file1.xls') sheet1 = wb1.sheet_by_index(0) wb2 = xlrd.open_workbook('file2.xls') sheet2 = wb2.sheet_by_index(0)

3. 合并数据

将两个工作表的数据合并到一个新的工作表中。

import xlwt wb = xlwt.Workbook() sheet = wb.add_sheet('merged') for row in range(sheet1.nrows + sheet2.nrows): if row < sheet1.nrows: sheet.write(row, 0, sheet1.cell(row, 0).value) if row < sheet2.nrows: sheet.write(row, 1, sheet2.cell(row, 0).value) wb.save('merged_file.xls')