2019-10-05用python pandas实现excel

import pandas as pd

data1=pd.read_excel(r'F:\研究生阶段\python学习\Excel合并作业-呆鸟\1.xlsx',sheetname=0,encoding='utf-8')#data为DataFrame结构,sheetname=0表示第0张sheet，也可以使用sheet的名称sheetname=‘xxx’

data2=pd.read_excel(r'F:\研究生阶段\python学习\Excel合并作业-呆鸟\1.xlsx',sheetname=1,encoding='utf-8')

data3=pd.read_excel(r'F:\研究生阶段\python学习\Excel合并作业-呆鸟\2.xlsx',sheetname=0,encoding='utf-8')

data4=pd.read_excel(r'F:\研究生阶段\python学习\Excel合并作业-呆鸟\2.xlsx',sheetname=1,encoding='utf-8')

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concat()函数是一种全连接方式，它不需要对齐，直接进行合并，不需要某些列和行的索引相同，只需要把数据整合到一起

通过axis参数指定连接的轴向，该参数默认为0，按行方向进行拼接

此时的行索引为两个表原来各自的索引

若想重置行索引，可以在concat()函数中设置ignore_index=True,忽略原有索引

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result=pd.concat([data1,data2,data3,data4],ignore_index=True)

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要将result中的'产品','数量'列数据写入Excel工作簿并忽略行索引信息

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result.to_excel(r'C:\Users\songz\Desktop\11.xlsx',columns=['产品','数量'],encoding='utf-8',index=False)