在数据分析中，处理多个Excel表格是家常便饭。假设你手头有一个包含多个Sheet的工作簿，每个Sheet都记录了不同的信息，比如销售数据、客户反馈等。如何高效地将这些数据整合到一起呢？Python中的pandas库就是你的得力助手！🚀
首先，确保已安装pandas和openpyxl库：`pip install pandas openpyxl`。接着，用以下代码读取Excel文件并将所有Sheet合并：
```python
import pandas as pd
读取Excel文件
file_path = 'data.xlsx'
xls = pd.ExcelFile(file_path)
创建一个空DataFrame用于存储合并后的数据
combined_data = pd.DataFrame()
遍历每个Sheet并合并数据
for sheet_name in xls.sheet_names:
df = xls.parse(sheet_name)
combined_data = pd.concat([combined_data, df], ignore_index=True)
将合并后的数据保存到新Excel文件
combined_data.to_excel('combined_data.xlsx', index=False)
```
运行后，你会得到一个名为`combined_data.xlsx`的新文件，其中包含了所有Sheet的数据。这种方法不仅高效，还能节省大量时间，让你专注于更有趣的数据分析任务！🎉