Python高效合并Excel文件：多种方法及性能优化338

在数据处理领域，经常需要处理大量的Excel文件。手动合并这些文件不仅费时费力，而且容易出错。Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库，为我们提供了高效便捷的Excel文件合并方案。本文将深入探讨几种常用的Python方法，并分析其优缺点以及性能优化策略，帮助你选择最适合自己需求的方案。

一、使用`openpyxl`库合并Excel文件

`openpyxl` 是一个流行的Python库，用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件。它提供了一种相对简单的方式来合并多个Excel文件。以下代码演示了如何将多个Excel文件合并到一个新的工作簿中：```python
from openpyxl import load_workbook, Workbook
def merge_excel_openpyxl(filenames, output_filename):
"""
使用openpyxl合并多个Excel文件。
Args:
filenames: 一个包含要合并的Excel文件名的列表。
output_filename: 合并后文件的输出文件名。
"""
wb = Workbook()
ws =
for filename in filenames:
try:
wb_temp = load_workbook(filename, read_only=True) # 读取模式设置为只读，提高效率
sheet_names =
for sheet_name in sheet_names:
sheet = wb_temp[sheet_name]
for row in sheet.iter_rows():
([ for cell in row])
except FileNotFoundError:
print(f"文件 {filename} 未找到!")
except Exception as e:
print(f"合并文件 {filename} 发生错误: {e}")
(output_filename)
# 示例用法
filenames = ["", "", ""]
output_filename = ""
merge_excel_openpyxl(filenames, output_filename)
```

这段代码首先创建了一个新的工作簿，然后依次读取每个Excel文件，并将每个工作表中的数据添加到新的工作簿中。 `read_only=True` 参数提高了读取效率。代码中也加入了异常处理，使其更加健壮。

二、使用`pandas`库合并Excel文件

`pandas` 是另一个强大的Python库，用于数据分析和处理。它提供了更简洁高效的方式来合并Excel文件，尤其是在处理大量数据时。```python
import pandas as pd
def merge_excel_pandas(filenames, output_filename):
"""
使用pandas合并多个Excel文件。
Args:
filenames: 一个包含要合并的Excel文件名的列表。
output_filename: 合并后文件的输出文件名。
"""
try:
dfs = [pd.read_excel(f) for f in filenames]
merged_df = (dfs, ignore_index=True)
merged_df.to_excel(output_filename, index=False)
except FileNotFoundError:
print("文件未找到!")
except Exception as e:
print(f"合并Excel文件发生错误: {e}")

# 示例用法
filenames = ["", "", ""]
output_filename = ""
merge_excel_pandas(filenames, output_filename)
```

这段代码使用列表推导式读取所有Excel文件到pandas DataFrame中，然后使用``函数将它们合并成一个DataFrame，最后将合并后的DataFrame写入新的Excel文件。 `index=False` 参数避免写入行索引。

三、性能优化策略

对于包含大量数据的Excel文件，优化合并过程至关重要。以下是一些性能优化策略：
使用多进程：对于多个独立文件的合并，可以使用Python的多进程库`multiprocessing`来并行处理，显著提高速度。
使用`read_only=True`：在`openpyxl`中，将读取模式设置为`read_only=True`可以显著减少内存占用和提高读取速度。
选择合适的库： `pandas`通常比`openpyxl`更高效，尤其是在处理大型数据集时。选择合适的库取决于你的数据量和具体需求。
批量处理：将多个较小的文件预先合并成较大的文件，再进行最终合并可以减少I/O操作次数。
内存管理：对于超大型文件，可以考虑使用生成器或迭代器来处理数据，避免一次性加载所有数据到内存中。

四、选择适合你的方法

选择哪种方法取决于你的具体需求和数据量：对于少量文件或简单合并，`openpyxl` 足够；对于大量数据或需要进行数据处理，`pandas`更有效率。记住，优化策略能够显著提升合并速度，尤其是在处理大型文件时。

五、总结

本文介绍了两种常用的Python方法来合并Excel文件，并提供了一些性能优化策略。通过选择合适的库和优化策略，你可以高效地处理大量的Excel文件，节省时间和精力。记住根据实际情况选择最优方案，并注意处理潜在的错误。

2025-06-11

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