利用python汇总统计多张Excel-猿码集

1. 简介

在日常的工作中，我们经常会遇到需要统计多张Excel表格的情况。如果手动逐个打开表格并进行统计，不仅费时费力，而且容易出错。幸运的是，利用Python我们可以很方便地完成这个任务。本文将介绍如何利用Python对多张Excel表格进行汇总统计。

2. 准备工作

2.1 安装Python库

在开始之前，我们需要安装pandas和openpyxl这两个Python库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

2.2 导入Python库

安装完所需的库之后，我们可以在Python脚本中导入它们：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

3. 读取Excel表格

3.1 指定文件路径

首先，我们需要指定需要读取的Excel表格的文件路径。假设我们的表格都存储在一个文件夹下，文件夹路径为"data"。我们可以使用以下代码获取该文件夹下的所有Excel文件的文件名：

import os
folder_path = 'data'
files = os.listdir(folder_path)
excel_files = [f for f in files if f.endswith(".xlsx") or f.endswith(".xls")]

3.2 读取数据

接下来，我们需要逐个读取每个Excel文件的数据。可以使用pandas库的read_excel函数实现：

dataframes = []
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    dataframes.append(df)

3.3 合并数据

读取完所有Excel文件的数据后，我们可以使用pandas库的concat函数将它们合并成一个DataFrame：

combined_data = pd.concat(dataframes)

4. 数据统计

4.1 数据清洗

在对数据进行统计之前，我们可能需要先对数据进行一些清洗工作。例如，删除重复数据、填充缺失值等。

4.2 统计指标

根据具体的需求，我们可以对合并后的数据进行各种统计操作。例如，计算平均值、求和、计数等。

average = combined_data['列名'].mean()
total = combined_data['列名'].sum()
count = combined_data['列名'].count()

5. 结果输出

5.1 创建新的Excel表格

最后，我们可以将统计结果输出到一个新的Excel表格中。可以使用pandas库的to_excel函数实现：

output_path = 'result.xlsx'
with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
    combined_data.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')

6. 总结

通过以上步骤，我们可以利用Python对多张Excel表格进行汇总统计。首先，我们需要指定文件路径并读取所有的Excel表格。然后，我们可以根据需要对数据进行清洗和统计。最后，我们将统计结果输出到一个新的Excel表格中。

使用Python进行统计可以大大提高工作效率，并且减少错误的发生。希望本文对您有所帮助！

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