本文将从多个方面对Python多个sheet表合并进行详细的阐述。
一、xlrd与xlwt模块的基础知识
xlrd与xlwt是Python中处理Excel文件的重要模块。xlrd模块可以用于读取Excel文件，而xlwt模块可以用于创建Excel文件。两个模块结合使用，可以处理Excel文件的读写、复制、筛选、替换、合并、拆分等操作。
我们通常会用到 xlrd 的 open_workbook() 方法打开一个 Excel 文件，然后通过 sheet_by_index() 或者 sheet_by_name() 方法获取工作表（workbook）中的某一个 sheet。代码如下：
import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 通过索引获取第一个工作表
sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1') # 通过名称获取工作表
而当我们想要创建一个新的 Excel 文件时，可以使用 xlwt 的 Workbook() 方法创建一个工作簿（workbook），并使用 add_sheet() 方法添加工作表（sheet）。代码如下：
import xlwt
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
二、多个sheet表的合并方法
1.使用Pandas库实现
通过Pandas库，我们可以非常方便地合并多个 sheet 表。
具体步骤如下：
1）读取所有sheet表的数据；
2）将所有sheet表的数据进行合并；
3）将合并后的数据输出到新的 Excel 文件中。
代码如下：
import pandas as pd
# 读取所有sheet表数据
df1 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet2')
df3 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet3')
# 合并所有sheet表数据
result = pd.concat([df1, df2, df3])
# 将结果输出到新的Excel文件中
writer = pd.ExcelWriter('result.xlsx')
result.to_excel(writer)
writer.save()
2.使用xlrd与xlwt模块实现
我们同样可以使用 xlrd 与 xlwt 模块来合并多个sheet表。
具体步骤如下：
1）打开需要合并的 Excel 文件；
2）遍历所有 sheet 表，将数据存储到一个列表中；
3）将所有sheet表的数据进行合并；
4）将合并后的数据输出到新的 Excel 文件中。
代码如下：
import xlrd
import xlwt
# 打开需要合并的Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('file.xls')
# 遍历所有sheet表，将数据存储到一个列表中
all_data = []
sheet_names = workbook.sheet_names()
for sheet_name in sheet_names:
sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)
for row in range(sheet.nrows):
all_data.append(sheet.row_values(row))
# 将所有sheet表的数据进行合并
result = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
sheet = result.add_sheet('Sheet1')
for i in range(len(all_data)):
for j in range(len(all_data[i])):
sheet.write(i, j, all_data[i][j])
# 将合并后的数据输出到新的Excel文件中
result.save('result.xls')
三、小结
通过本文的介绍，我们可以学到如何使用 Pandas 库以及 xlrd 和 xlwt 模块来合并多个sheet表，这对于处理 Excel 文件中的数据非常有用。
如有其他更好的实现方法，欢迎留言分享。
原创文章，作者：CZXQL，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/374407.html
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