本文主要是介绍AI办公自动化：批量合并多个Excel表格的数据并汇总，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
工作任务：
有多个表格
把里面的月流量数据都合并到一张表中：
在chatgpt中输入提示词：
你是一个Python编程专家，要完成一个Python脚本编写任务，具体步骤如下：
打开文件夹：F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\toolify月榜
逐个读取文件夹里面的xlsx表格文件；
读取xlsx表格文件的主文件名，设为变量{biaoge}，提取主文件名中”toolify”和”排行榜”之间的内容，设为变量{date}；
读取"F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\toolify月榜\新建文件夹\toolify2023年-2024年月排行榜汇总数据.xlsx"
将{date}写入"toolify2023年-2024年月排行榜汇总数据.xlsx"这个表格文件的C列表头；
将{biaoge}这个表格中D列“name”里面单元格的内容和"toolify2023年-2024年月排行榜汇总数据.xlsx"这个表格的B列“name”进行对比，如果一致，就将{biaoge}这个表格中E列“month_visited_count”里面单元格的内容复制到"toolify2023年-2024年月排行榜汇总数据.xlsx"这个表格的C列；
数据比对完成后，继续下一个表格（比对数据写入"toolify2023年-2024年月排行榜汇总数据.xlsx"这个表格的D列），直到文件夹中19个表格都比对完成；
注意：每一步都要输出信息到屏幕
源代码：
import pandas as pd
import os
import re
# 定义文件夹路径
folder_path = r'F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\toolify月榜'
summary_file_path = os.path.join(folder_path, '新建文件夹', 'toolify2023年-2024年月排行榜汇总数据.xlsx')
# 读取汇总文件
summary_df = pd.read_excel(summary_file_path)
# 逐个读取文件夹中的xlsx文件
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 处理每个xlsx文件
for file in files:
file_path = os.path.join(folder_path, file)
# 提取日期
match = re.search(r'toolify(.*?)排行榜', file)
if match:
date = match.group(1)
print(f'Processing file: {file}, Extracted date: {date}')
else:
print(f'No valid date found in filename: {file}')
continue
# 读取当前文件
df = pd.read_excel(file_path)
# 将date添加到summary_df中
if date not in summary_df.columns:
summary_df[date] = None
# 比对并复制数据
for index, row in summary_df.iterrows():
name = row['name']
match_row = df[df['name'] == name]
if not match_row.empty:
summary_df.at[index, date] = match_row.iloc[0]['month_visited_count']
print(f'Updated summary for {name} with {match_row.iloc[0]["month_visited_count"]}')
# 保存结果
summary_df.to_excel(summary_file_path, index=False)
print(f'Summary file updated at: {summary_file_path}')
这篇关于AI办公自动化：批量合并多个Excel表格的数据并汇总的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
