Python如何批量合并表格

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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(shí)候，打開一個(gè)EXCEL表格就已經(jīng)很費(fèi)時(shí)間了，針對(duì)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(gè)月的數(shù)據(jù)，可以新建一個(gè)EXCEL表格，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)>獲取數(shù)據(jù)>自文件>從文件夾，點(diǎn)擊組和，即可對(duì)于數(shù)據(jù)表進(jìn)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(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫pandas和os庫，下面先了解一下這兩個(gè)庫的作用。

Pandas

• pandas是python的一個(gè)數(shù)據(jù)分析包

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

• pandas 納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)程管理、環(huán)境參數(shù)等處理函數(shù)

下面實(shí)際運(yùn)用代碼進(jìn)行批量處理表格數(shù)據(jù)。

第一步、導(dǎo)入批量處理數(shù)據(jù)所需的Python標(biāo)準(zhǔn)庫。

# 導(dǎo)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(gè)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(dāng)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(gè)列表file_list = os.listdir()

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

#將讀取的第一個(gè)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(gè)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(rèn)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(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)Python如何批量合并表格這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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