Python数据分析，使得办公自动化通过对数据表进行整合，可以极大地提高我们的工作效率。

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下面看看两种方法对于表格批量处理，一种是常规的菜单式法，另一种是写代码的方法，通过写代码的方式批量合并表格，这样的方法简单高效，合并数据表后，可以进行下一步的数据分析。

一、菜单式法

这种方法适用于小的数据量，数据量大的时候，打开一个EXCEL表格就已经很费时间了，针对小的数据量的合并，比如本文的data文件夹下是9月份一个月的数据，可以新建一个EXCEL表格，点击数据>获取数据>自文件>从文件夹，点击组和，即可对于数据表进行批量合并。

二、python批量合并表格

另一种方法是写代码的方式，适用于数据量比较大的批量数据，借助Python中的两个标准库pandas和os库，下面先了解一下这两个库的作用。

Pandas

• .pandas是python的一个数据分析包
• .pandas是基于NumPy 解决数据分析任务的一种工具
• .pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型
• .pandas提供了高效地操作大型数据集所需的工具

Os库

• .os库提供通用的、基本的操作系统交互功能
• .os库包含路径操作、进程管理、环境参数等处理函数

下面实际运用代码进行批量处理表格数据。

导入批量处理数据所需的Python标准库。

循环遍历列表中每一个表格的文件名，并且逐个追加到合并后的文件夹内，这里已经导入了第一个表格的数据，所以，这里FileStart=1，而不是FileStart=0。

下面看看Python可以取得什么？

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