### 合并Excel数据而不改变表格样式 为了在Python中根据列合并来自多个工作表的数据到一个新的工作表中，并且不破坏原始的工作簿样式，可以采用以下方法： #### 方法概述 通过读取各个工作表中的DataFrame对象来处理数据，再利用Pandas库的功能进行合并操作。完成之后，将结果写回到新的工作表里，而不是覆盖原有的格式化单元格。 #### 实现过程 首先安装必要的包： ```bash pip install pandas openpyxl ``` 接着编写如下代码片段用于加载文件、获取指定列的数据以及保存最终的结果集： ```python import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows def append_df_to_excel(filename, df, sheet_name='Sheet1', startrow=None, truncate_sheet=False, **to_excel_kwargs): """ Append a DataFrame [df] to existing Excel file [filename] into [sheet_name] Sheet. If [filename] doesn't exist, then this function will create it. Parameters: filename : File path or existing ExcelWriter (Example: '/path/to/file.xlsx') df : dataframe to save to workbook sheet_name : Name of sheet which will contain DataFrame. (default: 'Sheet1') startrow : upper left cell row to dump data frame. Per default (startrow=None) calculate the last position of the current data in the sheet and add new data below these rows. truncate_sheet : truncate (remove and recreate) [sheet_name] before writing DataFrame to Excel file to_excel_kwargs : arguments which will be passed to `DataFrame.to_excel()` [can be dictionary] Returns: None """ # ignore [engine] parameter if it was passed if 'engine' in to_excel_kwargs: to_excel_kwargs.pop('engine') writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') try: # try to open an existing workbook book = load_workbook(filename) # get the active worksheet if startrow is not None and isinstance(startrow, int): pass elif startrow is None: # find first empty line after all non-empty lines with content for idx, row in enumerate(book[sheet_name].iter_rows()): if all([cell.value is None for cell in row]): break startrow = idx # copy existing sheets writer.book = book # remove [sheet_name], if specified if truncate_sheet and sheet_name in book.sheetnames: idx = book.sheetnames.index(sheet_name) book.remove(book.worksheets[idx]) book.create_sheet(sheet_name, idx) # write out the new sheet df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startrow=startrow, **to_excel_kwargs) finally: writer.save() # 假设有两个excel文件分别为fileA.xlsx 和 fileB.xlsx 需要按某一特定列合并 files = ['fileA.xlsx','fileB.xlsx'] dfs = [] for f in files: dfs.append(pd.read_excel(f)) merged_df = pd.concat(dfs, axis=0).drop_duplicates().reset_index(drop=True) append_df_to_excel('output.xlsx', merged_df, header=True, index=False) ``` 上述脚本定义了一个辅助函数`append_df_to_excel()`用来追加数据帧至现有的电子表格文档内；而主程序部分则是遍历待处理的Excel文件列表，依次将其转换成pandas.DataFrame形式存储于内存之中，最后调用pd.concat()实现基于索引轴方向上的连接动作，去除重复项后再重置index以便后续操作[^1]。 注意这里并没有直接修改原文件而是创建了名为`output.xlsx`的新输出文件，在这个过程中保留了原有文件内的所有格式设置不受影响。