在Python中批量加载Excel文件可以通过以下步骤实现:
安装必要的库
确保你已经安装了`pandas`和`openpyxl`库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装:
pip install pandas openpyxl
查找所有Excel文件
使用`os.walk`函数遍历指定文件夹,找到所有Excel文件(扩展名为`.xls`或`.xlsx`)。
读取Excel文件内容
使用`pandas`的`read_excel`函数读取Excel文件内容。你可以将读取到的数据存储在一个`DataFrame`中,便于后续处理。
import os
import pandas as pd
指定要读取的文件夹路径
folder_path = 'path_to_your_excel_files'
获取文件夹中的所有Excel文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
初始化一个空的列表来存储所有读取到的数据
all_data = []
遍历所有Excel文件并读取内容
for file in excel_files:
file_path = os.path.join(folder_path, file)
读取Excel文件内容到DataFrame
df = pd.read_excel(file_path)
将读取到的数据添加到列表中
all_data.append(df)
如果需要,可以将所有数据合并为一个大的DataFrame
combined_data = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
显示合并后的数据的前几行
print(combined_data.head())
这段代码将读取指定文件夹下的所有Excel文件,并将它们的内容合并到一个`DataFrame`中,然后输出合并后的数据的前几行。
请根据你的具体需求调整代码,比如选择性地读取特定的工作表或列等。