如何使用循环简化Pandas多Excel文件合并脚本？

直接通过循环批量读取文件，避免重复冗余代码，同时完全保留原有合并逻辑：

import pandas as pd

# 定义文件路径模板，减少重复书写
base_path = r"C:\Users\H\Desktop\Files\Table{}.xlsx"

# 构建要读取的文件序号列表：先加入22，再生成3到21的序列
file_numbers = [22] + list(range(3, 22))

# 循环读取所有文件，存入DataFrame列表
df_list = []
for num in file_numbers:
    df = pd.read_excel(base_path.format(num))
    df_list.append(df)

# 合并所有DataFrame，保持原有的inner连接规则
merged_df = pd.concat(df_list, join='inner')

# 输出到目标文件
merged_df.to_excel(r'C:\Users\H\Desktop\Files\Allweeks.xlsx', sheet_name='sheet1', index=False)

核心优化说明： #

• 使用路径模板结合format方法动态生成文件路径，避免重复书写冗长的固定路径
• 用range(3,22)快速生成3到21的整数序列，配合初始的22，一次性构建所有目标文件的序号集合
• 用列表统一存储读取的DataFrame，最后一次性传入pd.concat，比逐个定义变量更简洁、易维护
• 完全保留原代码的join='inner'连接方式和输出参数，确保合并结果与原逻辑一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19674077