如何用循环读取多个Excel文件并合并为单个DataFrame？

嗨，我来帮你搞定这个需求！你当前的代码问题在于每次循环都用新读取的temp直接覆盖了temp_final，导致之前读取的文件数据全部丢失，最后只剩下最后一个文件的内容。下面给你两种实用的实现方式，推荐第一种，因为在处理大量文件时效率更高：

方法一：先存入列表再合并（推荐） #

这种方式是先把每个读取的DataFrame存入一个列表，最后一次性用pd.concat合并，比每次循环追加更高效，也更易维护。

import pandas as pd

# 假设你的path是包含所有Excel文件路径的列表，比如：
# path = ["file1.xlsx", "file2.xlsx", "file3.xlsx", ..., "file9.xlsx"]
temp_list = []

# 注意：range(1,10)生成的是1-9的数字，而列表索引从0开始，所以要用i-1取path里的元素
for i in range(1, 10):
    temp = pd.read_excel(path[i-1])
    temp_list.append(temp)

# 合并所有DataFrame，ignore_index=True用来重置合并后的索引，避免索引混乱
temp_final = pd.concat(temp_list, ignore_index=True)

方法二：循环中直接追加到空DataFrame #

如果你习惯直接在循环里处理，也可以先初始化一个空DataFrame，每次用pd.concat把新读取的内容追加进去（注意：旧版pandas的append方法已经被弃用，所以推荐用concat）：

import pandas as pd

# 初始化一个空的DataFrame
temp_final = pd.DataFrame()

for i in range(1, 10):
    temp = pd.read_excel(path[i-1])
    # 把新读取的temp和temp_final合并，重置索引
    temp_final = pd.concat([temp_final, temp], ignore_index=True)

重要注意事项 #

• 索引问题：一定要注意range(1,10)和列表path的索引对应关系，path是从0开始的，所以要用i-1来获取对应的文件路径，否则会出现索引越界错误。
• 列结构一致性：如果你的Excel文件列结构不一样，pd.concat会保留所有列，缺失的列会用NaN填充，如果你需要统一列结构，最好在读取后先做列名匹配或过滤处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SBad