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使用Pandas进行大型Excel文件处理 Python部落(www.freelycode.com)组织翻译, 禁止转载 今天我们将学习如何使用Pandas进行大文件处理，重点关注Excel文件的读取解析及对原始数据进行抽取加工。 本教程采用的Python（已通过64位版本的v2.7.9和v3.4.3的测试），Pandas （v0.16.1），和XlsxWriter（v0.7.3）。 我们建议使用Anaconda版本快速上手，因为它预装了所有需要的依赖库。 本文是由Python For Engineers的创始人Shantnu Tiwari 和 Real Python 上有趣的小伙伴们合作完成。 读取文件 我们要处理的第一份文件，是在1979-2004年间在英国发生的所有车祸的汇总数据中，抽取2000年发生在伦敦的所有事故数据。 Excel 首先，从data.gov.uk网站上下载源文..

# 첫번째 시트를 기준으로 전부 읽기 import os import pandas as pd dir = 'data/' filenames = os.listdir(dir) index = 0 dfs = [] for name in filenames: print(index) dfs.append(pd.read_excel(os.path.join(dir,name))) index += 1 #为了查看合并到第几个表格了 df = pd.concat(dfs) df.to_excel('data/total.xlsx',index = False) # 지정폴더안 엑셀 한번에 읽기, 모든 시트 import os import pandas as pd read_path = './../test_data/test_duoyidian/' dir = rea..