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 as pd
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) as writer:
for excel_name, sheet_name in excel_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 in excel_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, ou服务器托管网tput_file)
完整代码
import os
import pandas as pd # 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) as writer:
# 循环处理每个Excel文件和sheet
for excel_name, sheet_name in excel_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文件中指服务器托管网定sheet的数据进行合并
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