Python 批量实现多 Excel 多 Sheet 合并的 4 种方法详解

在数据处理的日常工作中，我们经常会遇到需要将多个 Excel 文件中的多个 Sheet 进行合并的情况。Python 作为一种强大的编程语言，为我们提供了多种实现这一需求的方法。下面将详细介绍 4 种常见的方法。

方法一：使用pandas库 pandas是 Python 中用于数据处理的核心库。我们可以通过循环读取每个 Excel 文件的每个 Sheet，然后将数据拼接起来。导入pandas库，然后使用pd.ExcelFile读取 Excel 文件，通过遍历 Sheet 名称获取数据，最后使用concat函数进行合并。

方法二：借助openpyxl库 openpyxl是一个专门处理 Excel 文件的库。通过遍历文件和 Sheet，获取数据并存储在一个列表中，最后将列表中的数据整合。这种方法在处理复杂的 Excel 格式时可能更具灵活性。

方法三：利用xlrd和xlwt库 xlrd用于读取 Excel 文件，xlwt用于写入 Excel 文件。先读取每个 Excel 文件的每个 Sheet 的数据，然后将其写入到一个新的 Excel 文件的不同 Sheet 中，实现合并的效果。

方法四：结合xlwings库 xlwings可以与 Excel 进行交互。通过它可以直接操作 Excel 文件和 Sheet，将多个文件的多个 Sheet 内容合并到一个主文件中。

在实际应用中，我们可以根据具体的需求和数据特点选择合适的方法。例如，如果数据量较大，pandas的性能可能更优；如果需要对 Excel 格式进行精细控制，openpyxl或xlwings可能更合适。

无论选择哪种方法，都需要注意文件路径的正确性、数据类型的一致性以及可能出现的异常情况处理。熟练掌握这些方法，可以大大提高我们在数据处理工作中的效率，节省时间和精力。

Python 为批量实现多 Excel 多 Sheet 合并提供了丰富而强大的工具和方法，使我们能够轻松应对各种复杂的数据处理需求。