最近看视频学习,老师布置了个作业,关于如何使用python将多个excel进行合并,老师写的代码我感觉比较复杂,下面是我自己改良之后较简单的方式. 实现这个功能主要有两种方法,一种是用xlwd,xlsxwriter库结合,不管是xlsx,xls都是适用的:另一种是openpyxl,这个库只对xlsx有效. 本文针对第一种方式进行讲解. 首先准备三个excel文件,目的是将三个excel的sheet进行合并: test_excel1.xlsx 为了简化测试,另外两个excel文件test_exce

前言 1.工作中,经常需要合并多个Excel文件.如果文件数量比较多,则工作量大,易出错,此时,可以使用Python来快速的完成合并. 2.使用方法:将需要合并的多个Excel文件放到同一个文件夹下,程序运行后,输入文件夹目录的地址即可,完成合并后会将合并后的文件放在当前目录下. 3.可以查看代码的详细编写,或者直接到最后复制完整代码使用. 代码编写 1.导包 import os import xlrd import xlsxwriter import glob 2.定义位置和表头 biao_t

python合并多个txt文件 #合并一个文件夹下的多个txt文件 #coding=utf-8 import os #获取目标文件夹的路径 filedir = os.getcwd()+'\\数据' #获取当前文件夹中的文件名称列表 filenames=os.listdir(filedir) #打开当前目录下的result.txt文件,如果没有则创建 f=open('result.txt','w') i=0 #先遍历文件名 for filename in filenames: i+=1 print

安装模块 1.找到对应的模块  http://www.python-excel.org/ 2.用pip install 安装 pip install xlrdpip install XlsxWriter pip list查看 XlsxWriter示例 import xlsxwriter # 创建一个工作簿并添加一个工作表 workbook = xlsxwriter.Workbook("demo.xlsx") worksheet = workbook.add_worksheet() #

当工作碰到需要将几个excel合并时,比如一个表,收集每个人的个人信息,陆续收回来就是十几张甚至几十张表,少了还好解决,但是很多的话就不能一个一个去复制了,这时候就想到了python,Python大法好啊.短短100行代码解决,无论几十张,几百张表,瞬间搞定. 首先需要安装两个模块:xlrd(读取excel),xlsxwriter(写入excel) pip install xlrd pip install xlsxwriter 安装好以后,直接上代码.如下: # -*- coding: UTF-

1格式如下 在做利用zabbix的api来批量添加主机的时候,需要处理ip和hostname,在借用别人写的py程序的基础上,自己有改装了以下脚本,为自己使用.需要时ip和hostname为一个统一格式. $ cat ip.txt 1.1.1.1 2.2.2.2 3.3.3.3 4.4.4.4 $ cat hostname.txt tx- tx- tx- tx- 最后需要合并为如下格式 tx-,1.1.1.1 tx-,2.2.2.2 tx-,3.3.3.3 tx-,4.4.4.4 上脚本1: c

Sub 合并一个文件夹下全部xls文件中sheet到一个xls的sheet()workDir = ThisWorkbook.Path '当前xls文件所在的目录绝对路径'MsgBox workDir, 0, "workDir"bookname = ThisWorkbook.Name '当前xls文件名'MsgBox bookname, 0, "bookname"file = Dir(workDir & "\*.xls") 'workDir

numpy是Python用来科学计算的一个非常重要的库,numpy主要用来处理一些矩阵对象,可以说numpy让Python有了Matlab的味道. 实际的应用中,矩阵的合并是一个经常发生的操作,如何利用numpy来合并两个矩阵呢?我们可以利用numpy向我们提供的两个函数来进行操作. 首先我们先随机的生成两个矩阵 import numpy as np ###矩阵a a=np.floor(10*np.random.rand(2,2)) ###a a array([[ 8., 5.], [ 1.,

前提:该文件夹下所有文件有表头且具有相同的表头. import glob # 同下 from numpy import * #请提前在CMD下安装完毕,pip install numppy import xlrd # 同上 import xlwt # 同上 location = "E:/" # 你需要合并该目录下excel文件的指定的文件夹 date = " # 不需要,笔者在这里使用此参数作为合并后的excel文件名称 header = ["name",

因项目需求需要将图片合并故写了一个python脚本,在这里放个笔记 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import Image import os import sys import glob import time import shutil def merge_thumb(files, output_file): imgs = [] width = 0 height = 0 index = 0 # 计算总宽度和长度 for file in files:

背景:我有一项工作任务是将svn某文件夹日常更新的sql文件(归类到日期命名的文件夹中)拿到数据库中运行. 一開始,我是先把sql文件update下来,用notepad++打开,拷贝每个文本的sql语句.放到plsql中运行.尽管如今仅仅有几个.我手动运行没有问题,可是我想以后有一天sql文件有几十或者上百呢... 我办公用的电脑是win10,cmd下的我想到了用copy *.sql > all.sql,如此合并之后all.sql有中文乱码,后来问同事才知道那个SVN文件夹下是开发提交的sql脚

针对于python 3.5以上版本: 最好的最快的最优雅的方法是: result_dict = {**dict_1, **dict_2} 例如:( dict 代表 dictionary,也就是字典) dict_1 = {1: 1, 2: 2} dict_2 = {3: 3, 4: 4} # 更新 dict_1 / 合并 dict_1, dict_2 dict_1 = {**dict_1, **dict_2} print('dict_1 =', dict_1)

大家好,我是辰哥~ 在辰哥看来,技术能够减少繁琐工作带来的枯燥,技术+实际=方便.最近辰哥也是在弄excel文件的时候发现手动去整理有点繁琐枯燥,想着技术可以代替我去处理这部分繁琐的工作那何乐而不为呢~~~ 三种场景: 多个同字段的excel文件合并成一个excel 多个不同字段的excel文件拼接成一个excel 一个excel的多个sheet合并成一个sheet 辰哥目前想到的仅是辰哥遇到的这三种情况(如果还有很多其他情况的,欢迎在下方留言,因为辰哥日常非经常涉及多种excel处理的内容,所

2种方式,update()和items()方式 In [14]: a Out[14]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} In [15]: c = {'d': 4} In [16]: a.update(c) In [17]: a Out[17]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} In [18]: a = {'a': 1} In [19]: a Out[19]: {'a': 1} In [20]: c Out[20]: {'d': 4} In [2

一.合并列表 1.最简单的,使用+连接符: >>> a = [1,2,3] >>> b = [7,8,9] >>> a + b [1, 2, 3, 7, 8, 9] 2.使用extend()方法: >>> a = [1,2,3] >>> b = [7,8,9] >>> a.extend(b) >>> a [1, 2, 3, 7, 8, 9] 3.最笨的方法: >>>

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- a = [1,2,3,4,5] b = [6,7,8,9,10] a.extend(b) a.reverse() >>> a = [,,,,] >>> b = [,,,,] >>> >>> a.extend(b) >>> a.reverse() >>> print(a) [, , , , , , , , ,

将几个小字符串合并成为一个大的字符串 1如果合并的是一个序列,最快的方式是使用join()方法 >>> parts = ['Is', 'Chicago', 'Not', 'Chicago?'] >>> ' '.join(parts) 'Is Chicago Not Chicago?' >>> ','.join(parts) 'Is,Chicago,Not,Chicago?' >>> ''.join(parts) 'IsChicagoN

现在有多个字典或者映射,想将它们从逻辑上合并为一个单一的映射后执行某些操作,比如查找值或者检查某些键是否存在. eg1: a = {'x': 1, 'z': 3 }b = {'y': 2, 'z': 4 } 在两个字典中执行查找操作(比如先从a 中找,如果找不到再在b中找).一个非常简单的解决方案就是使用collections 模块中的ChainMap 类>>>from collections import ChainMap>>>c = ChainMap(a,b)>

在实际应用中涉及到了列表合并的问题. 在应用append()时,发现列表是以一个元素的形式追加到列表上的,最后查询后用的是extend()方法,下面是区别   1.append()  向列表尾部追加一个新元素,列表只占一个索引位,在原有列表上增加 2.extend() 向列表尾部追加一个列表,将列表中的每个元素都追加进来,在原有列表上增加 3.+  直接用+号看上去与用extend()一样的效果,但是实际上是生成了一个新的列表存这两个列表的和,只能用在两个列表相加上 4.+= 效果与extend

x = { 'apple': 1, 'banana': 2 } y = { 'banana': 10, 'pear': 11 } 需要把两个字典合并,最后输出结果是: { 'apple': 1, 'banana': 12, 'pear': 11 } 利用collections.Counter可轻松办到 >>> x = { 'apple': 1, 'banana': 2 } >>> y = { 'banana': 10, 'pear': 11 } >>>

#coding=utf-8 import os import pandas as pd import glob def hebing(): csv_list = glob.glob('*.csv') print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i,'r').read() with open('haha.csv','a') as f: f.write(fr)