批量提取同一个文件夹中所有excel指定工作表、指定单元格的数据,并将提出的数据汇总到新建的表格中

时间: 2024-09-16 08:02:12 浏览: 375
批量提取Excel文件中的数据通常涉及到使用编程语言,如Python中的pandas库配合os模块来操作文件。首先,你需要安装必要的库,例如`pandas`、`openpyxl`或`xlrd`(取决于你的Excel版本)。以下是步骤概述: 1. 导入所需的库: ```python import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook ``` 2. 定义函数,用于读取单个工作表并提取指定单元格的数据: ```python def extract_data(sheet_name, cell_range, file_path): wb = load_workbook(file_path) ws = wb[sheet_name] data = ws[cell_range].value return data ``` 3. 确定文件夹路径、要提取的工作表名称、以及需要提取的单元格范围(例如 A1:C10),然后遍历文件夹中的所有Excel文件: ```python folder_path = 'your_folder_path' output_df = pd.DataFrame() # 新建一个空DataFrame保存结果 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'): # 检查是否是Excel文件 full_file_path = os.path.join(folder_path, filename) sheet_name = 'Sheet1' # 或者根据实际情况修改 target_cell = 'A1:C10' # 也需根据实际内容调整 data = extract_data(sheet_name, target_cell, full_file_path) output_df = output_df.append(data, ignore_index=True) # 将数据追加到输出DataFrame ``` 4. 最后,你可以选择保存这个汇总的DataFrame到一个新的Excel文件或CSV文件: ```python output_df.to_excel('output.xlsx', index=False) # 保存到Excel # 或者 output_df.to_csv('output.csv', index=False)
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