如何使用Python将多个excel文件数据快速汇总?
off999 2025-06-18 23:33 120 浏览 0 评论
在数据分析和处理的过程中,Excel文件是我们经常会遇到的数据格式之一。本文将通过一个具体的示例,展示如何使用Python和Pandas库来读取、合并和处理多个Excel文件的数据,并最终生成一个包含总得分和总积分的排名表。
导入必要的库
首先,我们需要导入必要的库。Pandas是一个强大的数据处理库,而glob库则用于文件路径匹配。
import pandas as pd
import glob获取所有Excel文件的路径
接下来,我们使用glob库获取指定目录下所有Excel文件的路径。
excel_files = glob.glob("./样例数据/*.xlsx")6月积分统计 | |||
姓名 | 月度得分 | 排名 | 积分 |
张三 | 143 | 1 | 50 |
李四 | 135 | 2 | 48 |
王二 | 124 | 3 | 46 |
黄五 | 119 | 4 | 44 |
郑六 | 100 | 5 | 36 |
7月积分统计 | |||
姓名 | 月度得分 | 排名 | 积分 |
王二 | 143 | 1 | 50 |
黄五 | 135 | 2 | 48 |
张三 | 135 | 2 | 48 |
李四 | 119 | 4 | 44 |
郑六 | 110 | 5 | 40 |
8月积分统计 | |||
姓名 | 月度得分 | 排名 | 积分 |
王二 | 143 | 1 | 50 |
黄五 | 135 | 2 | 48 |
张三 | 135 | 2 | 48 |
李四 | 119 | 4 | 44 |
郑六 | 100 | 5 | 36 |
读取并合并所有Excel文件的数据
我们使用Pandas的read_excel函数读取每个Excel文件的数据,并将它们合并成一个DataFrame。
merged_df = pd.concat([pd.read_excel(file, header=1) for file in excel_files], ignore_index=True)按姓名分组并计算总得分和总积分
使用groupby和agg函数按姓名分组,并计算每个人的月度得分总和和积分总和。
grouped_df = merged_df.groupby('姓名').agg({'月度得分': 'sum', '积分': 'sum'}).reset_index()重命名列名
为了更好地理解数据,我们将列名进行重命名。
grouped_df.rename(columns={'月度得分': '总得分', '积分': '总积分'}, inplace=True)计算总排名
根据总积分计算每个人的排名。
grouped_df['总排名'] = grouped_df['总积分'].rank(ascending=False, method='min')根据总积分和总得分进行排序,并重置索引
我们根据总积分和总得分进行降序排序,并重置索引。
grouped_df = grouped_df.sort_values(by=['总积分', '总得分'], ascending=[False, False]).reset_index(drop=True)将结果保存到一个新的Excel文件中
最后,我们将最终的结果保存到一个名为总积分及排名.xlsx的Excel文件中。
grouped_df.to_excel("总积分及排名.xlsx", index=False)结论
通过上述步骤,我们成功地读取并合并了多个Excel文件的数据,按姓名计算了每个人的总得分和总积分,并生成了一个包含总排名的Excel文件。
完整代码如下:
# 导入必要的库
import pandas as pd
import glob
# 获取所有Excel文件的路径
excel_files = glob.glob("./样例数据/*.xlsx")
# 读取并合并所有Excel文件的数据
merged_df = pd.concat([pd.read_excel(file, header=1) for file in excel_files], ignore_index=True)
# 按姓名分组并计算总得分和总积分,使用groupby和agg函数按姓名分组,并计算每个人的月度得分总和和积分总和
grouped_df = merged_df.groupby('姓名').agg({'月度得分': 'sum', '积分': 'sum'}).reset_index()
# 重命名列名
grouped_df.rename(columns={'月度得分': '总得分', '积分': '总积分'}, inplace=True)
# 计算总排名
grouped_df['总排名'] = grouped_df['总积分'].rank(ascending=False, method='min')
# 根据总积分和总得分进行排序,并重置索引
grouped_df = grouped_df.sort_values(by=['总积分', '总得分'], ascending=[False, False]).reset_index(drop=True)
# 将结果保存到一个新的Excel文件中
grouped_df.to_excel("总积分及排名.xlsx", index=False)相关推荐
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