緒論

在數(shù)據(jù)分析工作中，嘗嘗需要處理多個不同月的excel文件，但無奈與excel文件的局限性，不能同時處理多個月的excel數(shù)據(jù)，所以python的批量讀取excel文件就顯得十分重要，下面我將展示如何用python將每個月度的excel數(shù)據(jù)進行讀取并匯總處理和輸出。

一、加載包

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###加載包###
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#如果出現(xiàn)報錯，可使用pip install 包名 來進行下載
import os #導(dǎo)入查看文件路徑庫
import pandas as pd  # 導(dǎo)入Pandas庫
import ntpath
from datetime import datetime

二、獲取文件夾路徑

最好excel的文件名就是按照日期排列，最后可以依據(jù)文件名來對匯總后的數(shù)據(jù)進行區(qū)分，如下圖

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###查看并修改路徑##
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os.getcwd()
print(os.path.abspath('.'))
os.chdir("C:\\Users\\ALSC\\Desktop\\分析報表\\人員明細")#修改工作路徑


## 定義路徑，注意文件夾之間用“\\”最后要有個“\\”
path = os.path.abspath('.')
path

## 獲取所有文件的完整路徑名
all_files_path=[]
for root, dirs, files in os.walk(path, topdown=False):
    if len(files) > 0:
        each_foder_files=[os.path.join(root, x) for x in files]
        all_files_path.extend(each_foder_files)

三、批量讀取數(shù)據(jù)，并添加時間文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-596648.html

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#####批量讀取數(shù)據(jù)、并添加時間#####
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df = pd.DataFrame()
for f in all_files_path:
    each_df = pd.read_excel(f, sheet_name="sheet1", engine="openpyxl")
    name = ntpath.basename(f)
    name = name.split(".")[0]
    name = name.replace("年", "-").replace("月", "-").replace("日", "")
    name = datetime.strptime(name, "%Y-%m-%d")
    each_df.insert(loc=0, column="日期", value=name)
    df = df.append(each_df)
df = df.iloc[:,0:17]
df = df[df["城市等級"].notna()]
df["省份"] = df["省份"].replace("上海", "上海市")
df["省份"] = df["省份"].replace("北京", "北京市")
df["省份"] = df["省份"].replace("天津", "天津市")

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##輸出數(shù)據(jù)##
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#最后輸出匯總?cè)藛T數(shù)據(jù)
df.to_excel("匯總?cè)藛T數(shù)據(jù).xlsx", sheet_name="Sheet1", index = False)

到了這里，關(guān)于python如何批量讀取一個文件夾里的所以excel文件的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！