刚需要将入职五个月的日报汇总, 但是每日都是在通一个excel里面新建副表写日报，现在已经积累了84张附表（每周4张，总共21周），手动复制粘贴每张表格是相当耗时的工作。在这个时候，我开始思考：有没有一种更快捷的方法来合并这些表格呢？于是，我想到了使用Python。

一、必要的库文件

Excel文件中包含多个工作表，并且想要将这些工作表合并成一个，可以使用Python的pandas库来处理。

在这之前你可能需要安装的库：

pip install openpyxl
pip install pandas

二、参考代码

直接上 Python 参考代码：

python">import pandas as pd
# 读取Excel文件
file_path = 'C:\\Users\\97942\\Desktop\\工作计划总表.xlsx'  # 替换为你的Excel文件路径
xls = pd.ExcelFile(file_path)

# 创建一个空的数据帧，用于存储合并后的数据
merged_df = pd.DataFrame()

# 遍历每个工作表并合并
for sheet_name in xls.sheet_names:
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
    merged_df = pd.concat([merged_df, df], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_file_path = 'merged_excel_file.xlsx'  # 替换为你想要保存的新文件路径
merged_df.to_excel(merged_file_path, index=False)

print(f'合并完成，保存为 {merged_file_path}')

三、删除多余行

合并后，想要删除包含"工作计划"的行和空行。

python">import pandas as pd
# 读取Excel文件
file_path = 'C:\\Users\\97942\\Desktop\\merged_excel_file.xlsx'  # 替换为你的Excel文件路径
df = pd.read_excel(file_path, header=None)  # 假设数据没有列名，所以使用header=None

# 删除包含"工作计划"的行
df = df[~df[0].astype(str).str.contains('工作计划')]  # 将列转换为字符串后再进行contains操作

# 删除空行
df = df.dropna(how='all')

# 将结果保存为新的Excel文件
new_file_path = 'new_excel_file.xlsx'  # 替换为你想要保存的新文件路径
df.to_excel(new_file_path, index=False, header=False)  # 不保留列名

print(f'已删除包含"工作计划"的行和空行，保存为 {new_file_path}')