1、解决思路

问题一和问题二的思路都挺常规的，就是取对应的表格，然后进行合并即可，这里仍然使用pandas来进行实现！

2、解决方法

问题一：将A文件中名为a的sheet和B文件中名为b的sheet合并到一个sheet中去。

这里基于之前【（这是月亮的背面）】提供的代码，我稍微做了些修改，代码如下：

# coding: utf-8 # 将A文件中名为a的sheet和B文件中名为b的sheet合并到一个sheet中去 from pathlib import Path import pandas as pd


path = r'E:PythonCrawler有趣的代码Python自动化办公将A文件中名为a的sheet和B文件中名为b的sheet合并到一个sheet中去' data_ex1 = pd.read_excel('ex1.xlsx', sheet_name='df1')
data_ex2 = pd.read_excel('ex2.xlsx', sheet_name='df2')
result = pd.concat([data_ex1, data_ex2], ignore_index=True)
result.to_excel('将A文件中名为a的sheet和B文件中名为b的sheet合并到一个sheet中去.xlsx', index=False, encoding='utf-8')
print('添加和合并完成！')

代码运行之后，会生成一个新的excel文件，如下图所示：

合并的结果如下图所示：

完成之后，我发给【有点意思】大佬看，不过这个答案勉强符合他的意思，他后来自己也写了一个代码，能满足自己的需求，这里发给大家看看。

问题二：将文件夹下所有文件的第二张表合并

这里基于之前【（这是月亮的背面）】提供的代码，我稍微做了些修改，代码如下：

# coding: utf-8 # 合并所有表格中的第二张表格 from pathlib import Path import pandas as pd


path = Path(r'E:PythonCrawler有趣的代码Python自动化办公将文件夹下所有文件的第二张表合并')
data_list = [] for i in path.glob("*.xls*"): # data = pd.read_excel(i, sheet_name='df2') data = pd.read_excel(i, sheet_name=1)
    data_list.append(data)


result = pd.concat(data_list, ignore_index=True)
result.to_excel(path.joinpath('取所有excel表的df2表进行合并.xlsx'), index=False, encoding='utf-8')
print('添加和合并完成！')

代码运行之后，会生成一个新的excel文件，如下图所示：

合并的结果如下图所示：

细心的小伙伴可能发现代码中的第9行，我其实是注释了，一开始我测试的表格，命名规则很有规范，每个工作簿都有df1，df2，df3三张表格，所以在合并的时候直接指定了表名，但是这样写就会有问题，万一有个表格中没有df2工作表，这个代码肯定就会报错了，所以在【（这是月亮的背面）】大佬的指导下，使用了sheet_name=1参数，以索引来定位第二张表格，恰到好处，前提条件是你的Excel表格中必须要有第二张表格，否则就会出现下图的错误。