如何用Python将多个CSV文件合并至单个Excel工作表？

问题分析 #

你当前的核心问题是：无法将不同CSV文件的数据分别写入Excel的对应工作表，且因列数不一致引发数组错误。两次尝试的代码均存在逻辑或语法错误：

• 代码1仅读取单个CSV数据并重复写入所有工作表，导致所有标签页内容一致；
• 代码2存在变量未定义、错误转换DataFrame列表的问题，引发形状不匹配报错，同时未将每个CSV对应到正确工作表。

错误代码问题拆解 #

代码1的问题 #

• 仅读取doc1.csv到reading变量，但未使用该变量，反而引用未定义的df（实际运行会直接报错）；
• 循环中未针对每个CSV文件重新读取数据，导致所有工作表写入相同内容。

代码2的问题 #

• directory_path变量未定义，glob.glob无法正确获取文件路径；
• df = pd.DataFrame(df_list)是错误操作：df_list已经是DataFrame对象的列表，直接转换会因每个DataFrame列数/行数不同引发数组形状不匹配错误；
• 循环逻辑混乱，未将每个CSV对应的DataFrame写入对应工作表。

修正后的代码 #

以下代码实现将指定目录下的所有CSV文件分别写入Excel的不同工作表，自动处理列数不一致的情况：

import pandas as pd
import glob
import os

# 设置CSV文件所在目录
csv_dir = 'C:/Users/user3482176/correct_document_location'
os.chdir(csv_dir)

# 获取目录下所有CSV文件路径
csv_files = glob.glob('*.csv')

# 创建Excel写入对象
with pd.ExcelWriter('combined_csv_files.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    for csv_file in csv_files:
        # 读取当前CSV文件
        df = pd.read_csv(csv_file)
        # 提取文件名作为工作表名称（安全处理含多个点的文件名）
        sheet_name = os.path.splitext(csv_file)[0]
        # 将DataFrame写入对应工作表
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

代码说明 #

• 使用glob.glob('*.csv')自动获取目录下所有CSV文件，无需手动列出文件名；
• 循环中每次读取单个CSV文件，确保每个工作表对应正确的数据；
• os.path.splitext安全提取文件名（避免split('.')[0]在文件名含多个点时出错）；
• pandas会自动处理列数不一致的情况，缺失的列会填充为NaN，不影响写入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3482176