Python 批量合并同一文件夹内子文件夹 Excel 文件所有 Sheet 数据的四种方法

在数据处理工作中，我们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。使用 Python 可以高效地实现这一需求，以下介绍四种常见的方法。

方法一：使用 pandas 库 pandas 是 Python 中强大的数据处理库。遍历文件夹和子文件夹获取所有 Excel 文件路径，然后依次读取每个文件的所有 Sheet 数据，使用 concat 函数进行合并。

import pandas as pd
import os

def merge_excels_pandas(folder_path):
    file_paths = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.xlsx'):
                file_paths.append(os.path.join(root, file))
    data_frames = []
    for file_path in file_paths:
        excel_file = pd.ExcelFile(file_path)
        for sheet_name in excel_file.sheet_names:
            data_frames.append(pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name))
    merged_data = pd.concat(data_frames)
    return merged_data

方法二：结合 openpyxl 库 openpyxl 库专门用于处理 Excel 文件。通过类似的文件路径遍历，读取每个 Sheet 的数据并合并。

import openpyxl
import os

def merge_excels_openpyxl(folder_path):
    data = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.xlsx'):
                file_path = os.path.join(root, file)
                workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
                for sheet_name in workbook.sheetnames:
                    sheet = workbook[sheet_name]
                    rows = sheet.rows
                    sheet_data = [[cell.value for cell in row] for row in rows]
                    data.extend(sheet_data)
    return data

方法三：利用 xlrd 库 xlrd 也是处理 Excel 的常用库之一。

import xlrd
import os

def merge_excels_xlrd(folder_path):
    data = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.xls') or file.endswith('.xlsx'):
                file_path = os.path.join(root, file)
                workbook = xlrd.open_workbook(file_path)
                for sheet_index in range(workbook.nsheets):
                    sheet = workbook.sheet_by_index(sheet_index)
                    rows = sheet.get_rows()
                    sheet_data = [[cell.value for cell in row] for row in rows]
                    data.extend(sheet_data)
    return data

方法四：使用 win32com 库（适用于 Windows 系统） 对于 Windows 环境，win32com 库可以提供更直接的 Excel 操作。

import win32com.client
import os

def merge_excels_win32com(folder_path):
    excel_app = win32com.client.Dispatch("Excel.Application")
    data = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.xlsx'):
                file_path = os.path.join(root, file)
                workbook = excel_app.Workbooks.Open(file_path)
                for sheet in workbook.Sheets:
                    rows = sheet.UsedRange.Rows
                    sheet_data = [[cell.Value for cell in row] for row in rows]
                    data.extend(sheet_data)
                workbook.Close(False)
    excel_app.Quit()
    return data

以上四种方法各有特点，可以根据实际需求和环境选择合适的方法来批量合并 Excel 文件的 Sheet 数据，提高数据处理的效率。