补充篇：六种 Python 批量合并同一文件夹内子文件夹 Excel 文件所有 Sheet 数据的方法

在数据处理和分析的过程中，经常会遇到需要将同一文件夹内子文件夹中的多个 Excel 文件的所有 Sheet 数据进行合并的情况。Python 作为一种强大的编程语言，为我们提供了多种有效的方法来实现这一目标。

方法一：使用pandas库 pandas是 Python 中用于数据处理的核心库。通过读取每个 Excel 文件的所有 Sheet，然后将数据进行拼接，可以实现合并。

方法二：利用openpyxl库 openpyxl库专门用于处理 Excel 文件。通过遍历文件夹和子文件夹中的文件，逐个读取并合并 Sheet 数据。

方法三：结合os库和xlrd库 os库用于操作文件和文件夹，xlrd库用于读取 Excel 文件。首先获取文件路径，然后读取并整合数据。

方法四：运用xlwings库 xlwings库可以实现与 Excel 的交互。它能够方便地读取多个文件的 Sheet 数据，并进行合并操作。

方法五：借助pyexcel库 pyexcel库提供了简洁的接口来处理 Excel 文件。使用其相关函数可以轻松完成数据的合并。

方法六：使用自定义函数 根据具体需求，编写自定义的函数来实现文件读取和数据合并，具有更高的灵活性。

在实际应用中，根据数据的特点和处理要求，选择合适的方法能够提高效率和准确性。在进行数据合并时，还需要注意数据格式的一致性、异常情况的处理以及合并后的结果验证等问题。

通过掌握这六种 Python 批量合并 Excel 文件 Sheet 数据的方法，能够大大提升数据处理的效率和便捷性，为后续的数据分析和决策提供有力支持。无论是处理大规模的数据集，还是应对复杂的数据结构，Python 都能展现出其强大的能力，帮助我们轻松解决数据合并的难题。