如何使用Python合并Excel文件（AB列+C列）？pandas合并失败如何解决？

问题排查与修正代码 #

原有代码存在3个核心问题：

• 未导入os库就调用os.path.basename方法，会直接触发语法报错
• 使用已被pandas弃用的append方法做纵向拼接，和按列合并的需求不符
• 没有筛选指定的A、B、C列，读取了表格全部无关列

情况1：所有Excel文件都包含A、B、C三列，需将多文件的三列数据纵向合并 #

!pip install xlrd xlwt openpyxl pandas
import os
import pandas as pd

df_list = []
# 可自行扩展替换成你需要合并的所有Excel文件路径
file_list = ['MOMO摩天-專品商品名稱購買人數.xls', 'MOMO摩天-專品價格.xls']

for f in file_list:
    # pandas列索引从0开始计数，A=0、B=1、C=2，仅读取指定三列
    data = pd.read_excel(f, sheet_name='Sheet1', usecols=[0,1,2])
    # 不需要保留来源文件标识可删除下一行
    data['来源文件'] = os.path.basename(f)
    df_list.append(data)

# 纵向拼接所有数据
df_final = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
# 导出结果
df_final.to_excel('Combine.xls', index=False)

情况2：第一个文件存A、B列，第二个文件存C列，需按行对应横向拼接成完整的A+B+C列表 #

!pip install xlrd xlwt openpyxl pandas
import pandas as pd

# 读取第一个文件取A、B列
df1 = pd.read_excel('MOMO摩天-專品商品名稱購買人數.xls', sheet_name='Sheet1', usecols=[0,1])
# 读取第二个文件取C列
df2 = pd.read_excel('MOMO摩天-專品價格.xls', sheet_name='Sheet1', usecols=[2])

# 横向拼接两表
df_final = pd.concat([df1, df2], axis=1)
# 导出结果
df_final.to_excel('Combine.xls', index=False)

注意事项 #

• 如果列有固定名称，可将usecols参数的数字列表替换为列名字符串，例如usecols=['商品名称','购买人数','价格']，避免列顺序变动导致取错数据
• pandas高版本不再支持直接导出xls格式，导出报错时将文件后缀改为xlsx即可，即df_final.to_excel('Combine.xlsx', index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DDYY