绪论

在数据分析工作中，尝尝需要处理多个不同月的excel文件，但无奈与excel文件的局限性，不能同时处理多个月的excel数据，所以python的批量读取excel文件就显得十分重要，下面我将展示如何用python将每个月度的excel数据进行读取并汇总处理和输出。

一、加载包

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###加载包###
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#如果出现报错，可使用pip install 包名 来进行下载
import os #导入查看文件路径库
import pandas as pd  # 导入Pandas库
import ntpath
from datetime import datetime

二、获取文件夹路径

最好excel的文件名就是按照日期排列，最后可以依据文件名来对汇总后的数据进行区分，如下图

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###查看并修改路径##
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os.getcwd()
print(os.path.abspath('.'))
os.chdir("C:\\Users\\ALSC\\Desktop\\分析报表\\人员明细")#修改工作路径


## 定义路径，注意文件夹之间用“\\”最后要有个“\\”
path = os.path.abspath('.')
path

## 获取所有文件的完整路径名
all_files_path=[]
for root, dirs, files in os.walk(path, topdown=False):
    if len(files) > 0:
        each_foder_files=[os.path.join(root, x) for x in files]
        all_files_path.extend(each_foder_files)

三、批量读取数据，并添加时间

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#####批量读取数据、并添加时间#####
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df = pd.DataFrame()
for f in all_files_path:
    each_df = pd.read_excel(f, sheet_name="sheet1", engine="openpyxl")
    name = ntpath.basename(f)
    name = name.split(".")[0]
    name = name.replace("年", "-").replace("月", "-").replace("日", "")
    name = datetime.strptime(name, "%Y-%m-%d")
    each_df.insert(loc=0, column="日期", value=name)
    df = df.append(each_df)
df = df.iloc[:,0:17]
df = df[df["城市等级"].notna()]
df["省份"] = df["省份"].replace("上海", "上海市")
df["省份"] = df["省份"].replace("北京", "北京市")
df["省份"] = df["省份"].replace("天津", "天津市")

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##输出数据##
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#最后输出汇总人员数据
df.to_excel("汇总人员数据.xlsx", sheet_name="Sheet1", index = False)