在工作或生活中，我們經(jīng)常需要將分散在不同表格中的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。為了方便操作Excel文件，Python提供了許多強(qiáng)大的模塊。今天我們將介紹pandas模塊來實(shí)現(xiàn)這一功能。1. 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)首先，我們假

在工作或生活中，我們經(jīng)常需要將分散在不同表格中的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。為了方便操作Excel文件，Python提供了許多強(qiáng)大的模塊。今天我們將介紹pandas模塊來實(shí)現(xiàn)這一功能。

1. 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)

首先，我們假設(shè)有兩個(gè)表格，每個(gè)表格都有相同的結(jié)構(gòu)。這兩個(gè)表格分別是data1.xlsx和data2.xlsx。

2. 啟動(dòng)Jupyter Notebook

為了更好地與數(shù)據(jù)交互和調(diào)試，我們選擇使用Jupyter Notebook。為了方便文件存儲(chǔ)，我們可以在Excel表格所在目錄下啟動(dòng)Jupyter Notebook。按住Shift鍵并右鍵單擊鼠標(biāo)，選擇“在此處打開命令行窗口”（在Windows 10中為“PowerShell”）。然后在彈出的窗口中輸入“jupyter notebook”。

3. 選擇Python版本

在Jupyter Notebook中，我們可以選擇Python版本，并開始編寫代碼。

4. 導(dǎo)入pandas模塊

首先，我們需要導(dǎo)入pandas模塊，該模塊用于數(shù)據(jù)處理和操作Excel文件。通過以下代碼，我們可以將兩個(gè)表格讀取到pandas的DataFrame結(jié)構(gòu)中：

```python

import pandas as pd

df1 _excel('data1.xlsx')

df2 _excel('data2.xlsx')

```

5. 使用merge方法合并數(shù)據(jù)

接下來，我們可以使用pandas中的merge方法將兩個(gè)DataFrame結(jié)構(gòu)合并成一個(gè)。合并完成后，我們可以將結(jié)果保存到新的Excel表格中：

```python

merged_df (df1, df2)

merged__excel('merged_data.xlsx', indexFalse)

```

6. 調(diào)整合并后的表格

最后，我們可以打開合并后的表格，并根據(jù)需要進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)整和編輯。這樣，我們就成功地將多個(gè)xlsx文件合并成了一個(gè)文件。

通過上述步驟，我們可以快速、方便地使用Python的pandas模塊來合并多個(gè)xlsx文件中的數(shù)據(jù)。這為我們的工作和生活帶來了極大的便利性。