如何用 python 合并多个 excel 并保留原自定义数据格式？

要使用Python合并多个Excel文件并保留原有的自定义数据格式，可以采用以下步骤：

1. 安装必要的库：首先需要安装pandas库，这是一个强大的数据处理库，同时也需要安装openpyxl库，它可以帮助我们在合并文件时保留Excel的格式。可以通过以下命令进行安装：

   pip install pandas openpyxl
   

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2. 读取Excel文件：使用pandas库中的read_excel函数来读取每个Excel文件。例如：

   import pandas as pd
   df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
   df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
   

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3. 合并数据：使用pandas的concat函数来合并读取的数据。如果需要按表头合并，并且希望保留一个文件的样式，可以使用pd.concat函数，并确保在合并时指定正确的参数。例如：

   merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
   

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4. 保留样式：为了保留原始Excel文件的样式，如字体、颜色等，可以使用openpyxl库。首先加载原始文件的工作簿，然后逐一复制样式到合并后的DataFrame中。这个过程可能需要一些额外的代码来确保样式被正确复制。例如：

   from openpyxl import load_workbook
   book = load_workbook('original_file.xlsx')
   writer = pd.ExcelWriter('merged_file.xlsx', engine='openpyxl')
   merged_df.to_excel(writer, index=False)
   writer.save()
   

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5. 处理特殊情况：如果合并过程中遇到特殊情况，如需要合并特定行或剔除空白行，可以在读取和合并数据之前进行相应的数据处理。例如，根据需求分析，可以选择任意一个表格的前两行作为新表格的标题与表头，剔除空白行，然后将所有表格的内容以子列表的方式依次插入到一个列表中，最后将列表内容写入新的Excel文件：

   # 示例代码，具体实现需要根据实际需求调整
   headers = pd.read_excel('file1.xlsx', nrows=2)
   data = []
   for file in files:
       df = pd.read_excel(file, skiprows=2).dropna()
       data.append(df)
   merged_data = pd.concat([headers, *data])
   merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
   

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6. 保存合并后的文件：最后，使用ExcelWriter将合并后的数据和样式保存到一个新的Excel文件中。确保在保存时指定index=False以避免将行索引写入文件。

请注意，这个过程可能需要根据具体的文件格式和样式要求进行调整。务必测试合并后的文件以确保所有格式都正确无误。412