使用python，依次读取一个文件夹中的所有excel文件，每一个excel文件第一行都为Lot Id、EDC Plan ID、EDC Item、Wafer ID 、P Slot 、M Slot 、Datal，对于每一个excel文件进行如下处理，首先对Datal这一列的数值进行取整，不保留小数；再对于所有行，根据EDC Item内容的值分类，字段含有BOW1的分为A类，字段中含有BOW2的为另B类，将A类中的Wafer ID与B类中的Wafer ID进行匹配，相同的进行Datal的组合，组合形式为：A类Datal数值/B类Datal数值；创建一个新的excel文件，文件从左到右为文件名、Lot Id、EDC Item、Wafer ID 、新组合的字段，每处理一个文件，都按上述字段进行汇总

<think>好的，我现在需要帮用户解决一个Python处理多个Excel文件的问题。用户的需求是读取文件夹中的所有Excel文件，对每个文件进行数据处理，包括取整、分类、匹配和组合，最后生成汇总的新Excel文件。我得先理清楚处理流程，然后一步步分解。 首先，用户提到要读取文件夹中的所有Excel文件。我记得pandas可以用glob模块来遍历文件，所以需要导入os和glob库。然后循环读取每个文件，用pd.read_excel加载数据。这部分应该没问题，但要注意文件路径的正确性，可能需要处理不同版本的Excel文件，比如.xls和.xlsx。 接下来是数据处理部分，用户提到了取整、分类、匹配和组合。取整的话，可能需要用round函数或者astype(int)来转换。分类的话，可能涉及到分组或者使用cut函数进行分箱。匹配可能是指不同数据表之间的VLOOKUP类似操作，这时候需要用merge或join。组合可能是将处理后的多个DataFrame合并成一个，用concat或者merge。 然后，生成新的Excel文件汇总结果。这里可能需要将处理后的每个文件的数据合并，或者分别处理后再汇总。用户可能需要将所有处理后的数据合并到一个大的DataFrame中，然后输出到Excel，或者每个文件处理后单独保存，再汇总。需要看具体需求，但用户提到“生成新的Excel文件汇总结果”，可能是指将所有处理后的结果合并成一个文件。 现在需要考虑代码结构。首先获取所有Excel文件，然后循环处理每个文件。处理步骤包括取整、分类、匹配和组合。假设每个文件的结构相同，那么可以统一处理。如果不同，可能需要动态处理列名，但用户没有提到，暂时假设结构一致。 取整：例如，对某些数值列进行四舍五入，或者向下取整。比如df['列名'] = df['列名'].round()或者用astype(int)。需要用户具体说明哪些列需要处理，但用户可能希望通用一些，所以可能在代码中需要指定列名，或者自动处理所有数值列。 分类：可能需要根据某些列的值进行分类，比如将年龄分成不同区间，用pd.cut。或者根据某列的值进行分组，比如按类别列分组汇总。这部分需要用户的具体需求，但用户可能希望自定义分类规则，或者自动分类。 匹配：可能涉及到不同表格之间的数据关联，比如有一个主表，需要将其他表格的数据匹配过来。这时候需要用merge函数，根据某个键来合并。但用户的问题中没有提到具体匹配的规则，可能需要假设每个文件内部的处理，或者跨文件的匹配。比如，每个文件有一个ID列，需要和其他文件匹配，组合在一起。 组合：处理完每个文件后，可能需要将所有数据合并，使用pd.concat。或者根据某些规则组合成新的结构。 最后输出到Excel，使用to_excel方法，可能需要设置路径，确保有输出文件夹存在，类似引用[1]中的例子，需要创建output文件夹。 现在，我需要参考用户提供的引用。引用[1]是关于生成CSV的，引用[2]是关于聚合函数的，引用[3]是csv模块的使用，引用[4]是Excel数据透视表的操作。可能相关的是引用[2]中的聚合函数，比如在分类时使用groupby和agg。 可能的步骤： 1. 遍历文件夹，读取所有Excel文件。 2. 对每个文件进行处理： a. 取整：对某些数值列取整。 b. 分类：按某列分组或分箱。 c. 匹配：可能需要与其他数据合并，但用户未说明，暂时处理单个文件内的匹配。 d. 组合：可能将处理后的数据合并到总表中。 3. 汇总所有处理后的数据，生成新Excel。 但用户的问题中“匹配”可能指的是不同文件之间的数据关联，或者同一文件内的列匹配。例如，将多个文件中的相同ID的数据合并。这需要更多的信息，但用户没有给出具体例子，所以可能需要假设一个通用的处理方式。 举个例子，处理每个文件时，可能需要将某些列取整，然后按类别分类汇总，再与其他文件的数据合并，最后组合成一个总表。 现在，我需要写出代码框架。首先导入必要的库：pandas, os, glob。然后使用glob获取所有Excel文件。循环读取每个文件，处理，然后合并。 可能的代码： import pandas as pd import os import glob input_folder = './input_files/' output_folder = './output/' # 创建输出文件夹 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) all_files = glob.glob(os.path.join(input_folder, '*.xlsx')) # 存储处理后的所有数据 combined_df = pd.DataFrame() for file in all_files: df = pd.read_excel(file) # 取整处理，假设需要处理'金额'列 df['金额'] = df['金额'].round().astype(int) # 分类，假设按'类别'列分组，并计算总和 grouped = df.groupby('类别').agg({'金额': 'sum'}).reset_index() # 匹配：可能此处没有，或者需要其他操作，比如合并其他数据 # 组合：将处理后的数据添加到总表中 combined_df = pd.concat([combined_df, grouped], ignore_index=True) # 生成汇总文件 combined_df.to_excel(os.path.join(output_folder, '汇总结果.xlsx'), index=False) 但用户的问题中的处理可能更复杂，比如每个文件处理后的数据需要保存，或者更详细的分类和匹配。需要进一步细化步骤。 例如，取整可能涉及多个列，分类可能使用cut函数分区间，匹配可能涉及不同文件的键合并，组合可能需要横向或纵向合并。 另一个例子，分类可能将数值列分为高、中、低： df['分类'] = pd.cut(df['数值列'], bins=[0,50,100,200], labels=['低', '中', '高']) 匹配可能需要使用merge，比如每个文件中有一个ID列，需要与另一个参考表匹配，获取更多信息。这时候可能需要读取参考表，并在处理每个文件时进行合并。 例如： 参考_df = pd.read_excel('参考表.xlsx') for file in all_files: df = pd.read_excel(file) # 取整 df['金额'] = df['金额'].round() # 匹配参考表 merged_df = pd.merge(df, 参考_df, on='ID', how='left') # 分类 merged_df['类别分组'] = pd.cut(merged_df['数值列'], bins=..., labels=...) # 组合到总表 combined_df = pd.concat([combined_df, merged_df]) 但用户没有提到参考表，可能只是每个文件内部的处理。 需要询问用户具体需求吗？但根据问题描述，用户希望用Python处理，所以需要给出通用的方法，让用户根据实际情况调整。 因此，在回答中需要说明可能的处理步骤，并提供示例代码，同时指出需要用户根据实际情况修改的部分，比如列名、分类规则、匹配方式等。 总结步骤： 1. 读取所有Excel文件：使用glob遍历，pd.read_excel读取。 2. 数据处理： - 取整：使用round或astype(int)。 - 分类：使用groupby或pd.cut。 - 匹配：使用merge进行数据合并（如有需要）。 - 组合：使用concat将多个文件的数据合并。 3. 输出汇总结果：使用to_excel保存。 在代码中，需要注意处理可能的异常，比如文件无法读取，列不存在等，但示例代码可能不包含错误处理，用户需要自行添加。 最后，生成相关问题，比如如何批量处理Excel，如何分箱，如何合并数据等。</think>以下是使用Python处理文件夹中多个Excel文件并进行数据处理的完整解决方案： ### 一、实现步骤 1. **环境准备** ```python import pandas as pd import os import glob ``` 2. **文件读取** ```python input_path = "./input_files/*.xlsx" # Excel文件存储路径 output_path = "./output/result.xlsx" # 结果输出路径 # 创建输出目录 os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True) ``` 3. **数据处理函数** ```python def process_data(df): # 取整处理（示例：对数值列四舍五入） numeric_cols = df.select_dtypes(include='number').columns df[numeric_cols] = df[numeric_cols].round().astype(int) # 分类处理（示例：按数值范围分类） df['分类'] = pd.cut(df['数值列'], bins=[0,50,100,200], labels=['低', '中', '高']) # 数据匹配（示例：合并其他数据） ref_df = pd.DataFrame({'代码':[1,2,3], '名称':['A','B','C']}) df = pd.merge(df, ref_df, on='代码', how='left') return df ``` 4. **批量处理与结果汇总** ```python all_dfs = [] for file in glob.glob(input_path): raw_df = pd.read_excel(file) processed_df = process_data(raw_df) all_dfs.append(processed_df) # 组合所有数据 final_df = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True) # 保存结果 final_df.to_excel(output_path, index=False) ``` ### 二、关键功能说明 1. **取整处理**：使用`round()`+`astype(int)`组合实现安全取整[^2] 2. **自动分类**：`pd.cut()`实现数值范围分箱[^2] 3. **数据匹配**：`pd.merge()`实现类似VLOOKUP的关联匹配[^4] 4. **批量处理**：`glob`模块支持通配符匹配文件[^1] ### 三、扩展优化建议 1. 内存优化：使用`chunksize`参数处理大型文件 2. 异常处理：添加`try-except`块捕获文件读取错误 3. 并行处理：使用`concurrent.futures`加速多文件处理 ```python # 示例：添加进度显示 from tqdm import tqdm for file in tqdm(glob.glob(input_path)): # 处理逻辑不变 ```