如何用 Python 批量处理 Excel 文件？

随着数据的不断增长和业务的扩张，Excel 工作表已逐渐成为数据管理和统计分析的常用工具。然而，当我们需要同时处理成千上万个 Excel 文件时，手动操作将变得异常繁琐和耗时，这时候就需要借助 Python 这个强大的工具来批量处理这些文件。

本文将介绍如何使用 Python 进行批量处理 Excel 文件，涵盖以下技术知识点：

1. Python 基本语法
2. Pandas 库的基本使用
3. 使用 os 库操作文件
4. 循环遍历文件夹中的 Excel 文件

1. Python 基本语法

在 Python 中，使用“#”来注释代码，这样可以提高代码的可读性和可维护性。

下面是一个简单的 Python 示例，其中我们使用 print 函数来输出“Hello, World!”这个字符串：

```
# 输出 Hello, World!
print("Hello, World!")
```

2. Pandas 库的基本使用

Pandas 是一个强大的数据处理库，它支持读取和写入各种格式的数据，包括 Excel、CSV、JSON 等等。

我们可以使用 Pandas 库来处理 Excel 文件，并对数据进行分析和处理。下面是一个简单的 Pandas 示例，其中我们读取一个名为“example.xlsx”的 Excel 文件，并输出其中的所有行和列：

```
# 导入 Pandas 库
import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 输出所有行和列
print(df)
```

3. 使用 os 库操作文件

Python 中的 os 库提供了许多用于操作文件和目录的函数。我们可以使用它来获取文件信息、重命名文件、删除文件等等。

使用 os 库操作文件时，需要首先导入 os 库。下面是一个简单的 os 示例，其中我们使用 os 库的 listdir 函数来列出当前目录下的所有文件和文件夹：

```
# 导入 os 库
import os

# 列出当前目录下的所有文件和文件夹
print(os.listdir('.'))
```

4. 循环遍历文件夹中的 Excel 文件

最后，我们可以将上述技术知识点整合起来，使用 Python 来批量处理 Excel 文件。下面是一个代码示例，其中我们使用 Pandas 库读取每个 Excel 文件，并将它们合并成一个大的 Excel 表格，并将该表格保存为“output.xlsx”文件：

```
# 导入 Pandas 和 os 库
import pandas as pd
import os

# 定义 Excel 文件夹路径
excel_folder = 'path/to/folder'

# 获取该文件夹下所有 Excel 文件的文件名
excel_files = [f for f in os.listdir(excel_folder) if f.endswith('.xlsx')]

# 定义一个空的数据框
all_data = pd.DataFrame()

# 循环读取每个 Excel 文件，并将其合并到 all_data 中
for file in excel_files:
    data = pd.read_excel(excel_folder + '/' + file)
    all_data = pd.concat([all_data, data])

# 保存合并后的数据为 Excel 文件
all_data.to_excel('output.xlsx')
```

以上代码示例通过 os 库中的 listdir 函数获取 Excel 文件夹中的所有 Excel 文件的文件名，并通过 Pandas 库中的 read_excel 函数读取每个 Excel 文件的数据。接着，将读取到的数据使用 Pandas 库中的 concat 函数合并到一个数据框 all_data 中。最后，将 all_data 数据框保存为一个名为“output.xlsx”的 Excel 文件。

总结

通过本文介绍的技术知识点，我们可以使用 Python 和 Pandas 库来批量处理 Excel 文件，从而实现更方便、快捷、高效的数据管理和统计分析。同时，希望本文对 Python 和 Pandas 库的初学者有所帮助，让大家能够更好地掌握 Python 和数据处理的相关知识。