python如何批量读取Excel

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要在Python中批量读取Excel文件，可以使用pandas库、openpyxl库、glob模块。其中，pandas库常用于数据分析，其读取Excel文件的功能强大且简便；openpyxl库适用于需要对Excel文件进行更详细的操作；glob模块能够帮助我们轻松地获取指定目录下的所有Excel文件路径。我们可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件，并结合glob模块获取多个文件路径，最后通过循环批量读取。下面将详细介绍这三种方法及其实现步骤。

一、PANDAS库读取EXCEL文件

pandas是Python中最常用的数据分析库之一，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。使用pandas读取Excel文件非常简单，以下是详细步骤：

安装和导入pandas库
首先，确保已安装pandas库。可以使用pip命令进行安装：
```
pip install pandas
```
然后在Python脚本中导入pandas库：
```
import pandas as pd
```
使用pandas读取单个Excel文件
pandas提供了read_excel()函数用于读取Excel文件。示例如下：
```
df = pd.read_excel('file.xlsx')
```
这将读取Excel文件中的第一个工作表，并返回一个DataFrame对象。

批量读取Excel文件
要批量读取Excel文件，可以结合glob模块获取文件路径，然后使用pandas读取每个文件：

import glob
import pandas as pd
获取所有Excel文件路径
file_paths = glob.glob('path/to/excel/files/*.xlsx')
初始化一个空的DataFrame列表
dataframes = []
循环读取每个Excel文件
for file_path in file_paths:
    df = pd.read_excel(file_path)
    dataframes.append(df)
将所有DataFrame合并为一个
combined_df = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

二、OPENPYXL库读取EXCEL文件

openpyxl是一个用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库。它适合需要对Excel文件进行更复杂操作的用户。以下是使用openpyxl读取Excel文件的步骤：

安装和导入openpyxl库
首先，确保已安装openpyxl库。可以使用pip命令进行安装：
```
pip install openpyxl
```
然后在Python脚本中导入openpyxl库：
```
from openpyxl import load_workbook
```

使用openpyxl读取单个Excel文件
使用openpyxl的load_workbook()函数可以打开Excel文件：

wb = load_workbook('file.xlsx')
sheet = wb.active
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

批量读取Excel文件
与pandas类似，我们也可以使用glob模块获取文件路径，然后使用openpyxl读取每个文件：

import glob
from openpyxl import load_workbook
获取所有Excel文件路径
file_paths = glob.glob('path/to/excel/files/*.xlsx')
初始化一个空的列表存储数据
all_data = []
循环读取每个Excel文件
for file_path in file_paths:
    wb = load_workbook(file_path)
    sheet = wb.active
    for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
        all_data.append(row)

三、GLOB模块获取文件路径

glob模块是Python标准库的一部分，用于查找符合特定模式的文件路径。它可以在批量处理文件时提供极大便利。

使用glob获取文件路径
glob模块提供了glob()函数用于查找文件路径，示例如下：
```
import glob
查找所有.xlsx文件
file_paths = glob.glob('path/to/excel/files/*.xlsx')
```

结合pandas和glob批量读取Excel文件
glob模块可以与pandas结合使用，以便批量读取Excel文件。如下所示：

import glob
import pandas as pd
获取所有Excel文件路径
file_paths = glob.glob('path/to/excel/files/*.xlsx')
初始化一个空的DataFrame列表
dataframes = []
循环读取每个Excel文件
for file_path in file_paths:
    df = pd.read_excel(file_path)
    dataframes.append(df)
将所有DataFrame合并为一个
combined_df = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

四、EXCEL文件的批量处理技巧

在批量处理Excel文件时，有一些技巧和注意事项可以提高效率和准确性：

文件名和路径管理
在批量处理Excel文件时，确保文件名和路径易于管理和访问。使用有意义的文件命名约定和明确的目录结构。
数据验证和清理
在读取Excel文件后，可能需要对数据进行验证和清理。这可以通过检查缺失值、重复值和数据类型来完成。pandas提供了一些内置方法来帮助完成这些任务。
性能优化
当需要处理大量Excel文件时，性能可能成为一个问题。可以通过选择性地读取数据（例如，仅读取需要的列）来提高性能。此外，可以考虑使用多线程或多进程来加速处理。

五、EXCEL数据的分析与应用

批量读取Excel文件后，通常需要对数据进行分析和应用。以下是一些常见的分析与应用场景：