Python合并拆分Excel的实操方法
使用 Python 批量合并多个 Excel 工作表或按固定行数拆分大型表格是日常数据处理的常见需求。本文通过 pandas 与 xlrd/xlwt 库提供两段可直接运行的核心代码，演示如何实现多文件纵向拼接生成新 xlsx 文件，以及如何将超长 xls 表格按指定行数切割并保留原表头。
2026-10-11
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使用 Python 批量合并多个 Excel 工作表或按固定行数拆分大型表格是日常数据处理的常见需求。本文通过 pandas 与 xlrd/xlwt 库提供两段可直接运行的核心代码，演示如何实现多文件纵向拼接生成新 xlsx 文件，以及如何将超长 xls 表格按指定行数切割并保留原表头。
Pandas 提供的 drop_duplicates() 方法专为 DataFrame 数据去重设计。通过调整 subset 指定查重范围、keep 控制保留策略以及 inplace 决定修改方式，可灵活清理冗余记录。本文结合标准示例数据，逐步演示默认去重、全量剔除、单列或多列组合去重的完整操作逻辑，助力高效完成数据预处理。
本文介绍在 Python Pandas 中删除指定列值或多列内容的几种方法。通过 Series 的 isin 反函数（使用 - 号）处理大批量数据，利用 != 比较运算符处理少量指定内容，以及结合 dropna() 处理 DataFrame 的多条件删除。
本文系统梳理在 Python 中将内存数据持久化至磁盘的四种主流方案，详细演示 open() 基础文本写入、csv 模块表格导出、NumPy 数组保存及 Pandas DataFrame 多格式转换。结合打开模式参数配置与防覆盖提醒，提供可直接运行的完整代码，助力开发者根据数据结构快速选型。
本文针对Excel数据批量处理效率低的问题，提供基于Python Pandas库的标准操作流程。通过读取指定工作表与表头、过滤筛选特定行列、填补缺失值及转换日期数值类型完成数据清洗；结合分组聚合多维透视与排序排名进行核心分析；最后输出处理后的DataFrame至新文件中。掌握这些方法可显著提升数据分析自动化水平。
本文介绍在Pandas中将单列数据按分隔符拆分为多列的多种方法。通过str.split()结合expand参数、索引提取或解包赋值，可高效完成数据清洗。同时涵盖处理列表数据及生成测试数据的技巧，帮助开发者快速实现列拆分操作。
本文演示如何使用Python的pandas和matplotlib库，通过读取Excel数据绘制堆叠柱状图，直观展示各店铺的销售数量及其组成部分，适用于日常数据分析与报告制作。
本文详细讲解pandas中ix的用法及其在0.20.0版本后的弃用原因。ix曾尝试结合loc和iloc的功能，但因其行为复杂且易引发歧义，官方建议使用iloc（基于位置）和loc（基于标签）替代。文章通过具体代码示例，展示了ix在不同索引类型下的行为，并提供了使用iloc和get_loc实现复杂切片的替代方案。
本文介绍如何使用Python的pandas库实现Excel中的数据透视表和Vlookup匹配功能。通过读取Excel文件、过滤数据、计算汇总指标，并将结果保存为新的Excel文件，展示了数据处理的基本流程。
对比零基础转行数据分析与Web开发两个不同方向时，Python基础语法的取舍、核心第三方库、数据结构侧重以及学习落地路径的具体差异。
本文介绍如何使用 Pandas 库对 DataFrame 进行按行计算百分比（比例）的操作。通过结合 `sum()` 与 `div()` 方法，并正确指定 `axis` 参数，可以快速实现数据在行维度上的归一化处理，适用于不同月份或类别数据的比例分析。
本文介绍如何使用 Python 的 Plotly 库绘制交互式饼状图。通过 Pandas 读取 CSV 数据，统计禁投池中 ST、指数成分股、退市及次新股等分类数量，并利用 go.Pie 生成可视化图表。文章涵盖数据预处理、标签映射及绘图参数配置，帮助开发者快速实现金融数据的直观展示。
