本文将介绍一个用于合并多个Excel文件中指定sheet的Python代码。这个功能可以方便地整理和分析数据。我们将逐步解释代码的每个部分，并提供示例用法。

导入库

首先，我们导入了需要使用的三个库：
os
、
pandas
和
time
。这些库分别用于操作文件和文件夹、处理Excel文件以及计算程序执行时间。

import os

import pandas aspd

import time

定义函数

我们定义了一个名为
merge_excel_sheets
的函数，用于将多个Excel文件中的指定sheet合并到一个新的Excel文件中。该函数接受三个参数：
folder_path
（文件夹路径）、
excel_list
（包含要合并的Excel文件和sheet名的列表）和
output_file
（输出文件路径）。

def merge_excel_sheets(folder_path, excel_list, output_file):

    start_time =time.time()



    with pd.ExcelWriter(output_file) aswriter:

        for excel_name, sheet_name inexcel_list:

            file_path =os.path.join(folder_path, excel_name)

            df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)



            sheet_name_combined = f"{excel_name[:-5]}-{sheet_name}"df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name_combined, index=False)



    end_time =time.time()

    execution_time = end_time -start_time

    print(f"程序执行时间：{execution_time}秒")

在函数内部，我们首先记录程序开始执行的时间。然后，我们使用
pd.ExcelWriter
创建一个空的Excel Writer对象，用于写入合并后的数据。

start_time =time.time()



with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:

接下来，我们使用一个循环来处理每个Excel文件和sheet。对于每个文件和sheet，我们构造完整的文件路径，并使用
pd.read_excel
读取数据并存储为DataFrame对象。

for excel_name, sheet_name inexcel_list:

    file_path =os.path.join(folder_path, excel_name)

    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

然后，我们构造合并后的sheet名称，格式为"原文件名-原sheet名"，并使用
df.to_excel
将DataFrame对象中的数据写入到指定的sheet中。

sheet_name_combined = f"{excel_name[:-5]}-{sheet_name}"df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name_combined, index=False)

最后，我们计算程序执行的时间，并将其打印出来。

end_time =time.time()

execution_time = end_time -start_time

print(f"程序执行时间：{execution_time}秒")

示例用法

我们提供了一个示例用法，包括文件夹路径、要合并的Excel文件和sheet的列表，以及输出文件路径。通过调用
merge_excel_sheets
函数，我们可以执行合并操作。

folder_path = "E:\\工作内容"excel_list =[

    ("一店9月.xlsx", "原始数据"),

    ("二店9月.xlsx", "原始"),

    ("三店9月.xlsx", "原始数据"),

    ("四店9月.xlsx", "原始数据"),

    ("五店9月-离职.xlsx", "原始数据")

]

output_file = os.path.join(folder_path, "output.xlsx")



merge_excel_sheets(folder_path, excel_list, output_file)

完整代码

import os

import pandas aspd  # 导入pandas库

import time  # 导入时间库，用于计算程序执行时间



def merge_excel_sheets(folder_path, excel_list, output_file):

    start_time =time.time()  # 记录程序开始执行的时间



    # 创建一个空的Excel Writer对象，用于写入合并后的数据

    with pd.ExcelWriter(output_file) aswriter:

        # 循环处理每个Excel文件和sheet

        for excel_name, sheet_name inexcel_list:

            # 根据文件名和文件夹路径，构造完整的文件路径

            file_path =os.path.join(folder_path, excel_name)

            # 读取指定Excel文件中指定sheet的数据，并存储为DataFrame类型的对象

            df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)



            # 构造合并后的sheet名称，格式为"原文件名-原sheet名"sheet_name_combined = f"{excel_name[:-5]}-{sheet_name}"# 将DataFrame对象中的数据写入到指定sheet中

            df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name_combined, index=False)



    end_time =time.time()  # 记录程序结束执行的时间

    execution_time = end_time -start_time  # 计算程序执行的时间

    print(f"程序执行时间：{execution_time}秒")  # 输出程序执行的时间



# 示例用法

folder_path = "E:\\工作内容"excel_list =[

    ("一店9月.xlsx", "原始数据"),

    ("二店9月.xlsx", "原始"),

    ("三店9月.xlsx", "原始数据"),

    ("四店9月.xlsx", "原始数据"),

    ("五店9月-离职.xlsx", "原始数据")

]

output_file = os.path.join(folder_path, "output.xlsx")

merge_excel_sheets(folder_path, excel_list, output_file)  # 调用合并函数，将指定的Excel文件中指定sheet的数据进行合并

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