40.合并工作表（合并任务）

案例导入

如下图，以“姓名”为关联变量，用merge函数外连接合并3个工作表的数据，输出合并数据并保存到Excel文件。

图1.原始数据表sheet1

图2.原始数据表sheet2

图3.原始数据表sheet3

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"。以“姓名”为关联变量，用merge函数外连接合并3个工作表的数据，输出合并数据并保存到Excel文件，保存路径为“D:/Samples/ch04/02 数据合并/合并工作表”。新文件的名称为“学生成绩_合并.xlsx”。”

显示结果如下：

为了完成这个任务，我们需要按照以下步骤操作：

导入pandas库。
使用pd.read_excel()函数导入Excel文件中的三个工作表，每个工作表读取时都指定第一列为索引列。
使用pd.merge()函数以“姓名”为关联变量进行外连接合并。
输出合并后的数据到新的Excel文件，并保存到指定路径。

以下是完成这些步骤的Python代码示例：

import pandas as pd # 读取Excel文件中的三个工作表 sheet1 = pd.read_excel('D:/Samples/学生成绩.xlsx', sheet_name=0, index_col=0, engine='openpyxl') sheet2 = pd.read_excel('D:/Samples/学生成绩.xlsx', sheet_name=1, index_col=0, engine='openpyxl') sheet3 = pd.read_excel('D:/Samples/学生成绩.xlsx', sheet_name=2, index_col=0, engine='openpyxl') # 以“姓名”为关联变量，外连接合并三个工作表的数据 merged_data = pd.merge(sheet1, sheet2, on='姓名', how='outer') merged_data = pd.merge(merged_data, sheet3, on='姓名', how='outer') # 将合并后的数据保存到新的Excel文件 merged_data.to_excel('D:/Samples/ch04/02 数据合并/合并工作表/学生成绩_合并.xlsx')

注意：

确保openpyxl库已经安装，因为它是读取.xlsx文件时所需的引擎。
如果工作表名称不是默认的（如Sheet1, Sheet2, Sheet3），则需要使用实际的工作表名称替换sheet_name参数中的索引值（0, 1, 2）。
如果工作表中的“姓名”列不是精确的列名，请替换为实际的列名。
to_excel()函数将自动创建一个新的Excel文件，如果文件已存在，则会覆盖它。

这段代码假设每个工作表中都有“姓名”这一列，并且它是用于合并的关联变量。如果列名不同，或者需要合并的列不是“姓名”，请相应地调整代码中的列名。此外，如果列名包含非英文字符或空格，可能需要使用引号将其括起来，或者在读取Excel文件时指定列名的映射。

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