如何用Python合并200+个Excel文件为1-8个大文件？

能否实现合并？ #

完全可以。你可以根据需求将200+个文件按数量均分（比如每25个文件合并为一个大文件），或按其他规则分组，再将每组内的Excel数据合并到同一个大文件的不同工作表（或同一工作表）中。

适合的Python开发库 #

• pandas：最主流的Excel数据处理工具，语法简洁高效，能轻松完成批量读取、数据合并、写入大文件的全流程，是此类场景的首选。
  • 核心操作：用pd.read_excel()读取指定工作表数据；用pd.concat()合并多表数据（若需合并到同一工作表）；用pd.ExcelWriter()实现多工作表的大文件写入。
  • 示例代码片段：

    import pandas as pd
    from pathlib import Path
    
    # 假设已整理好的文件路径与工作表名列表：[(文件路径, 工作表名), ...]
    file_sheet_pairs = [("data_01.xlsx", "SheetA"), ("data_02.xlsx", "SheetB")]
    # 按每25个文件为一组拆分，最终生成8个左右的大文件
    file_groups = [file_sheet_pairs[i:i+25] for i in range(0, len(file_sheet_pairs), 25)]
    
    # 批量合并每组文件到一个大Excel
    for group_idx, group in enumerate(file_groups, start=1):
        with pd.ExcelWriter(f"merged_{group_idx}.xlsx") as writer:
            for file_path, sheet_name in group:
                df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
                # 将每个源表保存为大文件的独立工作表，表名用源文件名称区分
                df.to_excel(writer, sheet_name=f"src_{Path(file_path).stem}", index=False)
    

• openpyxl：专注于读写Excel 2010+（.xlsx）格式的底层库，适合需要精细控制Excel格式、样式或工作表结构的场景，也可与pandas配合使用以扩展功能。
• xlrd/xlwt：仅适用于旧版Excel（.xls）文件的读写，其中xlrd已停止对.xlsx格式的支持，若没有旧格式文件需求，无需优先考虑。

关键注意事项 #

• 处理超大量文件时，建议分批次读取合并，避免一次性加载过多数据导致内存溢出。
• 若源文件存在列名不一致、数据格式差异的情况，需先完成数据清洗对齐，再执行合并操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jessica