Python怎么实现Excel文件的合并

本文小编为大家详细介绍“python怎么实现excel文件的合并”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Python怎么实现Excel文件的合并”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

一、单目录下面的数据合并

将2020下的所有文件进行合并，成一个文件：

import requestsimport JSONimport openpyxlimport datetimeimport datetime as dtimport timeimport pandas as pdimport csvfrom openpyxl import load_workbookfrom sqlalchemy import create_engineimport mathimport osimport glob

csv_list=glob.glob(r'D:\Python\03DataAcquisition\COVID-19\2020\*.csv')print("所有数据文件总共有%s" %len(csv_list))for i in csv_list:    fr=open(i,"rb").read() #除了第一个数据文件外，其他不读取表头    with open('../output/covid19temp0314.csv','ab') as f:        f.write(fr)    f.close()print('数据合成完毕！')

合并后的数据：

二、使用函数进行数据合并

## 02 使用函数进行数据合并import osimport pandas as pd # 定义函数(具有递归功能)def mergeFile(parent,path="",pathdeep=0,filelist=[],csvdatadf=pd.DataFrame(),csvdata=pd.DataFrame()):    fileAbsPath=os.path.join(parent,path)    if os.path.isdir(fileAbsPath)==True:        if(pathdeep!=0 and ('.ipynb_checkpoints' not in str(fileAbsPath))): # =0代表没有下一层目录            print('--'+path)        for filename2 in os.listdir(fileAbsPath):            mergeFile(fileAbsPath,filename2,pathdeep=pathdeep+1)    else:        if(pathdeep==2 and path.endswith(".csv") and os.path.getsize(parent+'/'+path)>0):            filelist.append(parent+'/'+path)    return filelist# D:\Python\03DataAcquisition\COVID-19path=input("请输入数据文件所在目录:")filelist=mergeFile(path)filelistcsvdata=pd.DataFrame()csvdatadf=pd.DataFrame()for m in filelist:    csvdata=pd.read_csv(m,encoding='utf-8-sig')    csvdatadf=csvdatadf.append(csvdata)# 由于2023年的数据还没有，所以不合并

(*￣(oo)￣)注： 这个的等待时间应该会比较长，因为一共有一百九十多万条数据。

将合并后的数据进行保存：

csvdatadf.to_csv("covid190314.csv",index=None,encoding='utf-8-sig')

csvdatadf=pd.read_csv("covid190314.csv",encoding='utf-8-sig')csvdatadf.info()

读取新冠疫情在2020/0101之前的数据：

beforedf=pd.read_csv(r'D:\Python\03DataAcquisition\COVID-19\before20201111.csv',encoding='utf-8-sig')

beforedf.info()

将两组数据合并：

tempalldf=beforedf.append(csvdatadf)tempalldf.head()

三、处理港澳台数据

如图所示：要将Country_Region从Hong Kong变成China。澳门和台湾也是如此：

查找有关台湾的数据：

beforedf.loc[beforedf['Country/Region']=='Taiwan']beforedf.loc[beforedf['Country/Region'].str.contains('Taiwan')]

beforedf.loc[beforedf['Country/Region'].str.contains('Taiwan'),'Province/State']='Taiwan'beforedf.loc[beforedf['Province/State']=='Taiwan','Country/Region']='China'beforedf.loc[beforedf['Province/State']=='Taiwan']

香港的数据处理：

beforedf.loc[beforedf['Country/Region'].str.contains('Hong Kong'),'Province/State']='Hong Kong'beforedf.loc[beforedf['Province/State']=='Hong Kong','Country/Region']='China'afterdf.loc[afterdf['Country_Region'].str.contains('Hong Kong'),'Province_State']='Hong Kong'afterdf.loc[afterdf['Province_State']=='Hong Kong','Country_Region']='China'

澳门的数据处理：

beforedf.loc[beforedf['Country/Region'].str.contains('Macau'),'Province/State']='Macau'beforedf.loc[beforedf['Province/State']=='Macau','Country/Region']='China'afterdf.loc[afterdf['Country_Region'].str.contains('Macau'),'Province_State']='Macau'afterdf.loc[afterdf['Province_State']=='Macau','Country_Region']='China'

最终将整理好的数据进行保存：

beforedf.to_csv("beforedf0314.csv",index=None,encoding='utf-8-sig')afterdf.to_csv("afterdf0314.csv",index=None,encoding='utf-8-sig')

读到这里，这篇“Python怎么实现Excel文件的合并”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注编程网Python频道。