在Python中，你可以使用pandas库来轻松地将多个Excel表格合并。以下是一个基本的步骤指南和示例代码，说明如何合并多个Excel文件到一个单独的DataFrame中：

步骤

1. 安装pandas和openpyxl（如果你正在处理.xlsx文件）。
2. 导入必要的库。
3. 编写一个函数来读取单个Excel文件并将其内容作为DataFrame返回。
4. 遍历包含Excel文件的目录，并读取每个文件。
5. 将每个文件的DataFrame添加到列表中。
6. 使用pandas.concat()函数将列表中的DataFrame合并成一个。
7. （可选）将合并后的DataFrame保存到一个新的Excel文件中。

示例代码

import os
import pandas as pd# 假设所有的Excel文件都在'excel_files'文件夹中，并且具有相同的结构
excel_files_dir = 'excel_files'
all_data = []# 遍历目录中的所有文件
for filename in os.listdir(excel_files_dir):if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'):  # 确保是Excel文件# 构建文件的完整路径file_path = os.path.join(excel_files_dir, filename)# 读取Excel文件（这里假设每个文件都有一个名为'Sheet1'的工作表）df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl' if filename.endswith('.xlsx') else None)# 将DataFrame添加到列表中all_data.append(df)# 合并所有的DataFrame
merged_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)# （可选）将合并后的DataFrame保存到一个新的Excel文件中
merged_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

注意：

• 在上面的代码中，我假设所有的Excel文件都有相同的结构，并且你想要合并它们的内容。如果你的文件有不同的结构，你可能需要在读取每个文件之前或之后进行一些预处理。
• pd.read_excel()函数默认读取第一个工作表（通常名为’Sheet1’）。如果你的文件有不同的工作表名称或你想要读取不同的工作表，你可以通过sheet_name参数来指定。
• 如果你正在处理大量的Excel文件或大数据集，请确保你的计算机有足够的内存来处理这些数据。如果可能的话，考虑分批处理文件或优化你的代码以减少内存使用。