這篇文章主要講解了“Python如何批量合并表格”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python如何批量合并表格”吧！

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這種方法適用于小的數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)量大的時候，打開一個EXCEL表格就已經(jīng)很費時間了，針對小的數(shù)據(jù)量的合并，比如本文的data文件夾下是9月份一個月的數(shù)據(jù)，可以新建一個EXCEL表格，點擊數(shù)據(jù)>獲取數(shù)據(jù)>自文件>從文件夾，點擊組和，即可對于數(shù)據(jù)表進行批量合并。

另一種方法是寫代碼的方式，適用于數(shù)據(jù)量比較大的批量數(shù)據(jù)，借助Python中的兩個標準庫pandas和os庫，下面先了解一下這兩個庫的作用。

Pandas

• pandas是python的一個數(shù)據(jù)分析包

• pandas是基于NumPy 解決數(shù)據(jù)分析任務的一種工具

• pandas 納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型

• pandas提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具

Os庫

• os庫提供通用的、基本的操作系統(tǒng)交互功能

• os庫包含路徑操作、進程管理、環(huán)境參數(shù)等處理函數(shù)

下面實際運用代碼進行批量處理表格數(shù)據(jù)。

第一步、導入批量處理數(shù)據(jù)所需的Python標準庫。

# 導入庫import pandas as pdimport os

# 待讀取批量csv的文件夾read_path = 'C:\\Users\\shangtianqiang\\Desktop\\data'# 待保存的合并后的csv的文件夾,在路徑自己建立一個data_merge文件夾save_path =  'C:\\Users\\shangtianqiang\\Desktop\\data_merge'# 待保存的合并后的表格名csvsave_name = 'hebing.csv'

#修改當前工作目錄os.chdir(read_path)

#將該文件夾下的所有文件名存入一個列表file_list = os.listdir()

#讀取第一個CSV文件并包含表頭df = pd.read_csv(read_path +'\\'+ file_list[0],encoding = 'gbk')  #編碼默認UTF-8，若亂碼自行更改為gbk

#將讀取的第一個CSV文件寫入合并后的文件保存df.to_csv(save_path+'\\'+ save_name,encoding="utf_8_sig",index=False)

   
   
   #循環(huán)遍歷列表中各個CSV文件名，并追加到合并后的文件
    FileStart = 1
    FileEnd = len(file_list)
    for i in range(FileStart,FileEnd):
        df = pd.read_csv(read_path + '\\'+ file_list[i],encoding = 'gbk') # 編碼默認UTF-8，若亂碼自行更改為gbk
        df.to_csv(save_path+'\\'+ save_name,encoding="utf_8_sig",index=False, header=False, mode='a+')

感謝各位的閱讀，以上就是“Python如何批量合并表格”的內容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對Python如何批量合并表格這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！

網(wǎng)站標題：Python如何批量合并表格
文章位置：http://aaarwkj.com/article8/igejip.html

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