🔗 Как объединить таблицы в Excel из разных файлов в одну с помощью Python? 🔀

Как объединить таблицы в Excel из разных файлов в одну с помощью Python?

Для объединения таблиц в Excel из разных файлов в одну с помощью Python, вам понадобится библиотека pandas. Вот пример кода, который покажет вам, как это сделать:

import pandas as pd

file1 = 'путь_к_файлу1.xlsx'
file2 = 'путь_к_файлу2.xlsx'

# Читаем файлы
df1 = pd.read_excel(file1)
df2 = pd.read_excel(file2)

# Объединяем таблицы
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# Сохраняем объединенную таблицу в новый файл
output_file = 'путь_к_новому_файлу.xlsx'
merged_df.to_excel(output_file, index=False)

В приведенном выше примере мы сначала импортируем библиотеку pandas с помощью оператора import. Затем мы указываем пути к файлам, которые хотим объединить, и читаем их в отдельные переменные с помощью метода pd.read_excel().

Далее мы используем метод pd.concat(), чтобы объединить таблицы df1 и df2 в одну таблицу merged_df.

Наконец, мы сохраняем объединенную таблицу в новый файл, указав путь к файлу и используя метод to_excel().

Теперь у вас есть объединенная таблица в новом файле, указанном в переменной output_file. Вы можете использовать этот код для объединения таблиц из разных файлов в Excel с помощью Python.

Как объединить таблицы в Excel из разных файлов в одну с помощью Python?

Excel является одним из наиболее популярных инструментов для работы с табличными данными. Иногда возникает необходимость объединить таблицы из разных файлов в одну, чтобы упростить анализ данных. В этой статье мы рассмотрим, как сделать это с использованием Python.

Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Для работы с Excel файлами в Python нам понадобятся следующие библиотеки:

• pandas: предоставляет функциональность для работы с табличными данными в Python.
• openpyxl: позволяет работать с файлами формата Excel (.xlsx).

Выполните команды ниже, чтобы установить эти библиотеки:

pip install pandas openpyxl

Шаг 2: Загрузка таблиц из файлов Excel

Прежде чем объединить таблицы из разных файлов, нам нужно загрузить эти таблицы в Python. Допустим, у нас есть два файла Excel - "file1.xlsx" и "file2.xlsx", и каждый файл содержит таблицу с данными.

import pandas as pd

    df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
    df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

В приведенном выше примере мы использовали функцию read_excel из библиотеки pandas, чтобы загрузить таблицы из файлов "file1.xlsx" и "file2.xlsx".

Шаг 3: Объединение таблиц

Теперь, когда мы загрузили таблицы из файлов, мы можем приступить к их объединению. Существует несколько способов объединить таблицы в pandas, но давайте рассмотрим два наиболее распространенных метода: объединение по строкам (concatenation) и объединение по столбцам (merging).

Объединение по строкам

Если мы хотим просто объединить таблицы по строкам, мы можем использовать функцию concat из библиотеки pandas.

merged_df = pd.concat([df1, df2])

Вышеуказанный код объединяет таблицы df1 и df2 и сохраняет результат в переменной merged_df.

Объединение по столбцам

Если таблицы имеют общий столбец, по которому мы хотим объединить их, мы можем использовать функцию merge из библиотеки pandas.

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')

В приведенном выше примере мы объединяем таблицы df1 и df2 по столбцу с именем common_column и сохраняем результат в переменной merged_df.

Шаг 4: Сохранение объединенной таблицы в новый файл

Теперь, когда мы объединили таблицы, мы можем сохранить результат в новый файл Excel.

merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

В приведенном выше примере мы используем метод to_excel объекта DataFrame, чтобы сохранить объединенную таблицу merged_df в файл с именем "merged_file.xlsx". Мы также указываем index=False, чтобы не сохранять индексы строк таблицы.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как объединить таблицы из разных файлов Excel в одну, используя Python и библиотеку pandas. Мы ознакомились с библиотекой pandas, загрузили таблицы из файлов Excel, объединили их как по строкам, так и по столбцам, и сохраняли результат в новый файл Excel.

Python предоставляет широкие возможности для работы с данными, и эти техники объединения таблиц - всего лишь некоторые из них. Регулярная практика использования Python для работы с табличными данными поможет вам стать более продуктивным и эффективным аналитиком данных.