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Python如何批量合并表格

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一、菜单式法

这种方法适用于小的数据量，数据量大的时候，打开一个EXCEL表格就已经很费时间了，针对小的数据量的合并，比如本文的data文件夹下是9月份一个月的数据，可以新建一个EXCEL表格，点击数据>获取数据>自文件>从文件夹，点击组和，即可对于数据表进行批量合并。

Python如何批量合并表格

Python如何批量合并表格

Python如何批量合并表格

二、python批量合并表格

另一种方法是写代码的方式，适用于数据量比较大的批量数据，借助Python中的两个标准库pandas和os库，下面先了解一下这两个库的作用。

Pandas

  • pandas是python的一个数据分析包

  • pandas是基于NumPy 解决数据分析任务的一种工具

  • pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型

  • pandas提供了高效地操作大型数据集所需的工具

Os库

  • os库提供通用的、基本的操作系统交互功能

  • os库包含路径操作、进程管理、环境参数等处理函数

下面实际运用代码进行批量处理表格数据。

第一步、导入批量处理数据所需的Python标准库。

# 导入库import pandas as pdimport os
第二步、设置待读取文件夹、待保存的文件夹以及待保存的  表格名。
# 待读取批量csv的文件夹read_path = 'C:\\Users\\shangtianqiang\\Desktop\\data'# 待保存的合并后的csv的文件夹,在路径自己建立一个data_merge文件夹save_path =  'C:\\Users\\shangtianqiang\\Desktop\\data_merge'# 待保存的合并后的表格名csvsave_name = 'hebing.csv'
第三步、借助os库修改当前工作目录。
#修改当前工作目录os.chdir(read_path)
第四步、将该文件夹下的所有文件名存入一个列表。
#将该文件夹下的所有文件名存入一个列表file_list = os.listdir()
第五步、读取第一个CSV文件并包含表头，注意数据的编码方式。
#读取第一个CSV文件并包含表头df = pd.read_csv(read_path +'\\'+ file_list[0],encoding = 'gbk')  #编码默认UTF-8，若乱码自行更改为gbk
第六步、将读取的第一个CSV文件写入合并后的文件保存。  
#将读取的第一个CSV文件写入合并后的文件保存df.to_csv(save_path+'\\'+ save_name,encoding="utf_8_sig",index=False)
第七步、循环遍历列表中每一个表格的文件名，并且逐个追加到合并后的文件夹内，这里已经导入了第一个表格的数据，所以，这里FileStart=1，而不是FileStart=0。  
   
   
   #循环遍历列表中各个CSV文件名，并追加到合并后的文件
    FileStart = 1
    FileEnd = len(file_list)
    for i in range(FileStart,FileEnd):
        df = pd.read_csv(read_path + '\\'+ file_list[i],encoding = 'gbk') # 编码默认UTF-8，若乱码自行更改为gbk
        df.to_csv(save_path+'\\'+ save_name,encoding="utf_8_sig",index=False, header=False, mode='a+')

感谢各位的阅读，以上就是“Python如何批量合并表格”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python如何批量合并表格这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！


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