夜雨聆风正文
上周有个做供应链的朋友找我，说他每个月要从系统里导出200多个门店的销售数据，全是Excel文件，然后手动一个个打开复制粘贴到汇总表里。
每个月花多长时间？他说快的时候两个小时，慢的时候（文件格式出问题）能搞一下午。
我说你发我一个文件夹我看看。看完之后我跟他说，你等我五分钟。
五分钟后我发了他一段代码，8行。
他跑完之后沉默了大概十秒钟，回了一句："我之前那两年真是纯牛马。"
场景
你的情况大概是这样的：
一个文件夹里有几十甚至几百个Excel文件（.xlsx或.csv）
每个文件的结构一样（列名相同，只是数据不同）
你需要把它们全部合并成一个大表
如果你的文件长这样：
📁 月度数据/
├── 门店001_3月.xlsx
├── 门店002_3月.xlsx
├── 门店003_3月.xlsx
├── ... (200个)
每个文件里面大概是：
| 门店名 | 日期 | 销售额 | 订单数 |
|---|---|---|---|
| 门店001 | 2026-03-01 | 12580 | 43 |
| 门店001 | 2026-03-02 | 9870 | 31 |
你要把200个这样的文件合成一张大表。
代码
importpandasaspd
frompathlibimportPath
folder = Path("月度数据") # 改成你的文件夹路径
files = list(folder.glob("*.xlsx")) # 如果是csv就改成 *.csv
df = pd.concat([pd.read_excel(f) forfinfiles], ignore_index=True)
df.to_excel("汇总结果.xlsx", index=False)
print(f"搞定，合并了{len(files)}个文件，共{len(df)}行")
没了，就这些。
怎么用
第一步：装Python和pandas
如果你电脑上还没有Python，去 python.org 下载安装，记得勾选"Add to PATH"。装完之后打开命令行（Win键+R，输入cmd），输入：
pip install pandas openpyxl
等它跑完就行。
第二步：把代码保存成文件
打开记事本，把上面那段代码粘贴进去，保存为 merge.py。放在哪都行，但要记住路径。
第三步：改一个地方
把代码里的 "月度数据" 改成你实际的文件夹路径。比如你的文件夹在桌面上叫"3月数据"，就改成：
folder = Path(r"C:\Users\你的用户名\Desktop\3月数据")
注意路径前面有个 r，别漏了。
第四步：跑
命令行里输入：
python merge.py
然后你会看到类似这样的输出：
搞定，合并了200个文件，共15832行
汇总结果就在跟merge.py同一个目录下。
几个你可能会遇到的情况
文件里有的是csv有的是xlsx怎么办？
改一下读取那行：
defread_file(f):
iff.suffix == '.csv':
returnpd.read_csv(f)
returnpd.read_excel(f)
df = pd.concat([read_file(f) forfinfiles], ignore_index=True)
有些文件第一行不是表头，有空行怎么办？
说实话这种情况比较烦，得具体问题具体处理。最常见的是前几行是标题或者说明文字，实际数据从第3行或第4行开始。加一个 header 参数：
pd.read_excel(f, header=2) # 从第3行开始读（0开始计数）
合并完想按某列排序呢？
df = df.sort_values("日期") # 改成你想排序的列名
文件太多，怕出错想看进度？
fori, finenumerate(files):
print(f"正在处理 {i+1}/{len(files)}: {f.name}")
最后说两句
这个脚本我自己工作中用了不知道多少次了，后来加了各种参数搞了个通用版本。但核心就是最开始那8行。
你不需要理解每一行是什么意思（虽然想了解的话评论区可以问），你只需要知道：改文件夹路径 → 运行 → 拿到结果。
两个小时的重复劳动变成几秒钟，这就是Python对非程序员最大的价值——不是让你当程序员，是把你从重复劳动里解放出来。
下期预告：批量重命名文件——"把200个文件从'IMG_20260301_001.jpg'改成'3月活动照片_001.jpg'"。
我是鲁叶的Python，一个写了十年代码的老工人。这个系列会持续更新，每篇解决一个具体的、真实的、非程序员也能用的小问题。
