案例导入
如下图，3个工作表的数据，第1列均为索引列，引擎为"openpyxl"。用concat函数水平拼接3个工作表的数据，输出数据并保存到Excel文件，保存路径为“D:/Samples/ch04/02 数据合并”。新文件的名称为“学生成绩_拼接.xlsx”。
图1.sheet1的数据
图2.sheet2数据
图3.sheet3数据
文心一言提示词
打开百度“文心一言”，输入提示词：“你是pandas专家，文件路径为：D:/Samples/学生成绩.xlsx。该Excel文件中有3个工作表。用pandas导入3个工作表的数据，第1列均为索引列，引擎为"openpyxl"。用concat函数水平拼接3个工作表的数据，输出数据并保存到Excel文件，保存路径为“D:/Samples/ch04/02 数据合并”。新文件的名称为“学生成绩_拼接.xlsx”
显示结果如下：
首先，你需要确保你已经安装了pandas和openpyxl库。pandas用于数据处理，而openpyxl是pandas用来读取和写入Excel文件的引擎之一。如果尚未安装，你可以通过以下命令安装：
pip install pandas openpyxl
接下来，你可以使用以下Python代码来导入三个工作表的数据，将它们水平拼接，然后输出并保存到新的Excel文件中：
import pandas as pd# 读取Excel文件中的所有工作表file_path = 'D:/Samples/学生成绩.xlsx'xls = pd.ExcelFile(file_path, engine='openpyxl')# 获取工作表名列表sheet_names = xls.sheet_names# 创建一个空的DataFrame列表，用于存储每个工作表的数据dfs = []# 遍历每个工作表，读取数据并将第一列设为索引for sheet_name in sheet_names: df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, index_col=0, engine='openpyxl') dfs.append(df)# 使用concat函数水平拼接所有的DataFrameconcatenated_df = pd.concat(dfs, axis=1)# 保存到新的Excel文件output_path = 'D:/Samples/ch04/02 数据合并/学生成绩_拼接.xlsx'concatenated_df.to_excel(output_path, engine='openpyxl')print("数据拼接完成并已保存到文件：", output_path)
这段代码首先读取了D:/Samples/学生成绩.xlsx文件中的所有工作表，并将每个工作表的数据存储在一个DataFrame列表中。然后，它使用pd.concat函数将这些DataFrame水平拼接起来（通过设置axis=1）。最后，它将拼接后的数据保存到一个新的Excel文件中，文件名为学生成绩_拼接.xlsx，并打印出文件保存的路径。
请注意，代码中假设每个工作表的第一列都可以用作索引列。如果某些工作表的第一列不适合作为索引，你需要相应地调整index_col参数。此外，确保目标文件夹（D:/Samples/ch04/02 数据合并/拼接数据/）已经存在，否则to_excel函数会抛出一个错误。如果文件夹不存在，你需要先创建它，或者使用os模块中的os.makedirs函数来创建它。
Python编辑器运行
图4.Python运行结果
图5.新生成的数据表
本合集使用的工具如下：
文心一言：3.5版本
Python编辑器：3.9.0
