### 合并特定名称的Excel文件 为了实现这一目标，可以利用`pandas`库来处理Excel文件，并通过`os`模块遍历指定目录下的所有文件。下面是一个完整的解决方案： #### 导入必要的库 首先，确保安装了所需的库： ```bash pip install pandas openpyxl os ``` 接着，在Python脚本中导入这些库： ```python import os import pandas as pd ``` #### 定义函数以查找并读取符合条件的Excel文件 创建一个函数用于获取当前工作目录下所有含有‘云交易’字样的Excel文件路径列表。 ```python def get_excel_files(directory, keyword='云交易'): excel_files = [] for root, dirs, files in os.walk(directory): for file in files: if file.endswith('.xlsx') and keyword in file: full_path = os.path.join(root, file) excel_files.append(full_path) return excel_files ``` 此部分逻辑实现了对给定关键词匹配的Excel文档检索功能[^1]。 #### 数据加载与合并操作 定义另一个函数负责打开每一个找到的工作簿并将它们的内容追加到一个新的DataFrame对象里。 ```python def merge_excels(file_list): combined_df = pd.DataFrame() for f in file_list: df = pd.read_excel(f) combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True) return combined_df ``` 上述代码片段展示了如何逐个读取Excel表格数据并通过Pandas提供的方法将其串联起来形成单一的数据帧实例。 #### 输出最终结果至新的Excel文件 最后一步是保存组合后的数据框为一个新的Excel文件。 ```python if __name__ == "__main__": directory = './' # 设置为目标文件夹的位置，默认为当前执行位置 output_file = 'merged_cloud_transactions.xlsx' excel_paths = get_excel_files(directory=directory) merged_data = merge_excels(excel_paths) merged_data.to_excel(output_file, index=False) ``` 这段脚本会将所有满足条件的Excel表单中的记录汇总成一份新文件存储于磁盘上。