本文摘要：本文介绍了在Python数据分析过程中，如何运用pandas库的read_excel函数读取Excel表格，并通过concat函数实现多个表格按照行方向或列方向的合并。首先导入pandas库并读取data1.xlsx和data2.xlsx文件为DataFrame对象df1和df2，然后利用axis参数控制拼接方向进行合并，生成df_merge。最后，使用to_excel方法将合并后的数据不包含索引(index)保存至新的merged_data.xlsx文件中。整个过程不仅展示了Python与pandas库在数据处理中的强大功能，还涉及到了数据清洗、DataFrame对象操作以及灵活的表格合并策略。

Python

Python是一门强劲的编程语言，广泛运用于数据加工和解析。在数据解析过程中，通常需求加工多个数据数据表并且将它们组合在一起。Python供给了多种方式用于组合数据数据表，本文将介绍其中一种方式。

首先，我们需求载入Python中的pandas模块。pandas模块是一种数据加工模块，能够方便地加工数据，包括加载、清理、规范化、筛选、组合等操作。

import pandas as pd

然后，我们采用pandas模块中的read_excel方法加载多个Excel数据表，假设我们要组合的两个数据表分别是data1.xlsx和data2.xlsx。

df1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')

接下来，我们将两个数据表按照行方向组合在一起，即将两个数据表按照行的顺序拼接在一起。这可以采用pandas模块中的concat方法来实现。

df_merge = pd.concat([df1, df2], axis=0)

在这里，axis=0指定按照行的方向拼接，也就是垂直拼接。如果需求按照列的方向拼接，可以将axis改为1。

代码的最后，我们可以将组合后的数据表保存到一个新的Excel文件中，以便后续的采用。

df_merge.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

这里的index=False表示不将索引写入Excel文件。如果需求将索引也保存到文件中，可以将index改为True或者不设置。

通过这种方式，我们可以轻松地组合多个Excel数据表，并且保留原来的列名和列顺序。同时，我们可以在拼接前对每个数据表进行必要的清理和规范化加工，以免在后续解析过程中出现错误。

名词解释

作为当前文章的名词解释，仅对当前文章有效。

DataFrame：在Python pandas库中，DataFrame是一种二维表格型数据结构，它能够容纳不同类型的数据（如整数、字符串、布尔值等）并以行和列的形式组织数据。在本文的上下文中，df1、df2和df_merge都是DataFrame对象，它们分别表示从Excel文件data1.xlsx和data2.xlsx读取的数据以及合并后的数据集。DataFrame提供了丰富的数据处理功能，如排序、统计分析、数据清洗、索引操作等。

concat函数：在pandas库中，concat是用于数据拼接或合并的关键函数。它可以将一个或多个Series、DataFrame或Panel对象沿着指定的轴进行堆叠或连接。在本文的具体应用场景下，通过pd.concat([df1, df2], axis=0)将df1和df2两个DataFrame按照行方向（axis=0）进行垂直堆叠，生成一个新的包含两部分数据的DataFrame——df_merge。

read_excel函数：这是pandas库提供的用于从Excel文件中读取数据的功能函数。它能读取.xlsx、.xls等Excel文件格式，并将数据转换为DataFrame对象。在本文中，read_excel函数被用来打开并加载名为data1.xlsx和data2.xlsx的Excel表格内容到DataFrame变量df1和df2中，以便后续进行数据处理与合并操作。

索引(index)：在pandas库的DataFrame中，索引是对数据进行定位的重要标识。默认情况下，每一行都有一个唯一的索引值，可以是数字序号，也可以是自定义的字符串或其他类型数据。在本文的最后一步，df_merge.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)意味着在保存合并后数据到新的Excel文件时，不包含原有的行索引信息。如果设置index=True，则会将索引一并写入Excel文件中。