如何将多份带多工作表的Excel文件合并为Pandas DataFrame

一、读取单个含多工作表的Excel文件到DataFrame #

如果你的Excel文件包含多个工作表，使用pandas的read_excel时，指定sheet_name=None会返回一个字典——键是工作表名称，值是对应工作表的DataFrame：

import pandas as pd

# 读取单个Excel的所有工作表
excel_dict = pd.read_excel("你的文件路径.xlsx", sheet_name=None)

# 查看所有工作表名称
print(excel_dict.keys())

# 若所有工作表结构一致，合并成单个DataFrame
single_df = pd.concat(excel_dict.values(), ignore_index=True)

如果工作表结构不同，可单独提取指定工作表：

# 提取名为"Sheet1"的工作表
sheet1_df = pd.read_excel("你的文件路径.xlsx", sheet_name="Sheet1")

二、合并多个Excel文件（含1-3个工作表）为单个DataFrame #

按以下步骤操作：

1. 遍历目标文件夹下的所有Excel文件
2. 读取每个文件的所有工作表
3. 收集所有工作表的DataFrame到列表
4. 合并列表内的所有DataFrame

代码示例：

import pandas as pd
import os

# 存放所有Excel文件的文件夹路径
folder_path = "你的Excel文件文件夹路径"

# 初始化空列表，用于存储所有工作表的DataFrame
all_dfs = []

# 遍历文件夹中的Excel文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith((".xlsx", ".xls")):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        # 读取当前文件的所有工作表
        excel_dict = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
        # 将每个工作表的DataFrame加入列表
        for df in excel_dict.values():
            all_dfs.append(df)

# 合并所有DataFrame为单个（假设所有表结构一致）
final_df = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True)

三、数据清洗常用操作 #

合并完成后，可根据需求执行以下清洗步骤：

• 处理缺失值：final_df.dropna() 或 final_df.fillna(0)
• 去除重复行：final_df.drop_duplicates()
• 统一列名：final_df.columns = ["列名1", "列名2", ...]
• 转换数据类型：final_df["目标列"] = final_df["目标列"].astype(int)

注意：若不同工作表/文件的列结构不一致，合并前需对齐列名——可使用pd.concat的join="outer"参数保留所有列，或提前筛选出结构一致的列再合并。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user21010083