import pandas as pd
import os

'''
合并目录下的所有excel文件，适合数据量不大的情况
'''


def mergeExcel(file_dir):
    # 文件目录
    # file_dir = r'F:\Download'
    # 构建新的表格名称
    new_filename = file_dir + '\\new_file.xls'
    # 找到文件路径下的所有表格名称，返回列表
    file_list = os.listdir(file_dir)
    new_list = []

    for file in file_list:
        # 重构文件路径
        file_path = os.path.join(file_dir, file)
        # 将excel转换成DataFrame
        dataframe = pd.read_excel(file_path)
        # 保存到新列表中
        new_list.append(dataframe)

    # 多个DataFrame合并为一个
    df = pd.concat(new_list)
    # 写入到一个新excel表中
    df.to_excel(new_filename, index=False)

    print('合并完成，详见：', new_filename)


if __name__ == "__main__":
    mergeExcel(r'F:\Download')

Pandas作为Python数据处理的重要库，其命令繁多且功能强大。以下是一些Pandas中最常用的命令和操作的汇总，覆盖了数据读取、查看、筛选、清洗、转换、合并、重塑、统计分析等方面的基础使用：

来源：早起Python

本文约5800字，建议阅读15分钟。

-- coding:utf-8 –-

"""

利用 pandas 将多张 excel 表中的指定列数据合并成一张；因为原始的多张数据存在同样列名的数据，

要将MySQL表数据导出到Excel，可以使用Python中的pandas库和MySQL连接器。

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前言

Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的

import random
import pandas as pd

实现功能：

大家好，欢迎来到本篇文章，今天我们将通过一个实际案例，介绍如何使用AI和Python来实现Word转Excel。我们将使用New Bing 的AI功能，配合Python代码来完成这个任务。

在数据分析和处理的过程中，Excel 是一种广泛使用的数据存储和交换格式。Python 提供了多个强大的库来处理 Excel 文件，如