一、问题的提出
现收集到多个Excel表，需要对这些表进行汇总合并。但是这些Excel表并不规则，有不少空列，而且这些列名虽然一致，但是顺序各不相同，所以汇总起来并不是那么简单。单独的一个Excel表显示如下：
Excel表
二、问题的解决
起初考虑用openpyxl，但是由于问题较为复杂，最后决定用os和pandas来解决。
第一步：用os来遍历当前目录下的所有excel表格，用列表表达式来生成这些文件名的列表：
import osfiles = [file for file in os.listdir(".") if file.endswith(".xlsx") if not file.endswith("~")]第二步：导入pandas，批量读取Excel表，删除空例。
df = pd.read_excel(file, index_col=None,header = 0) df1 = df.dropna(how='all', axis=1,inplace=False) #inplace=True不创建新的对象 lst.append(df1)第三步：利用pandas中的concat来按照列名合并数据框，最后把数据框转化为Excel，最终形成以下代码：
import pandas as pdimport oslst = []files = [file for file in os.listdir(".") if file.endswith(".xlsx") if not file.endswith("~")]for file in files: df = pd.read_excel(file, index_col=None,header = 0) df1 = df.dropna(how='all', axis=1,inplace=False) #inplace=True不创建新的对象 lst.append(df1)sava_data = pd.concat(lst,axis = 0,ignore_index=True) #ignore_index 重建索引 axis=1 列空值sava_data.to_excel("合并.xlsx",index=False,header=1) #设置无索引三、合并的Excel表
以下是合并后的Excel表展示，效果还不错，保持了原为表头和格式，而且排列整齐。
合并后的Excel表
四、学后反思
- 用习惯了openpyxl就不太喜欢用pandas，主要是因为pandas比较复杂，但是它能解决复杂的问题，有机会以还是要认真地学习。
- pandas的功能强大，学起来虽然不容易，但是可以帮助我们解决很多现实问题。唯一的缺点是它做成的程序打包以后个头比较大，需要的时间也更长。比如上面的10行代码，打包以后竟然达到了90M。打包后程序运行速度也不错，整理的数据更整齐，格式更为规范，便于后期的分析和处理。
- 最后还是想强调一点，很多Python包的学习要以项目为导向，从解决现实问题入手，在了解pandas基础上，通过大胆尝试，小心验证，边学习边实践，收获才能收获满满。
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