在Python中为Excel文件的每个Sheet添加列名

本文将提供一个清晰、简洁的Python解决方案，用于批量处理Excel文件，并在每个工作表（Sheet）中添加基于文件名的新列。通过使用pandas库和openpyxl引擎，可以高效地遍历Excel文件的所有工作表，并添加所需的信息，从而简化数据处理流程。

使用 Pandas 和 Openpyxl 为 Excel 文件所有 Sheet 添加列名

在数据处理过程中，经常需要对Excel文件进行批量操作，例如，在每个工作表中添加一列包含文件名信息的列。本文将详细介绍如何使用Python的pandas库和openpyxl引擎来实现这一目标。

步骤 1：导入必要的库

首先，需要导入os和pandas库。os库用于文件路径操作，pandas库用于Excel文件的读取和写入。

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import os
import pandas as pd

步骤 2：指定文件路径

设置包含Excel文件的根目录路径。请将 'XXXX' 替换为实际的文件路径。

path = 'XXXX'

步骤 3：遍历文件

Python之模块学习 中文WORD版

本文档主要讲述的是Python之模块学习；python是由一系列的模块组成的，每个模块就是一个py为后缀的文件，同时模块也是一个命名空间，从而避免了变量名称冲突的问题。模块我们就可以理解为lib库，如果需要使用某个模块中的函数或对象，则要导入这个模块才可以使用，除了系统默认的模块（内置函数）不需要导入外。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看

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使用 os.walk() 函数遍历指定目录下的所有文件。然后，筛选出以 .xlsx 结尾的Excel文件。

for roots, dirs, files in os.walk(path):
    xlsfile = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')]

步骤 4：处理每个 Excel 文件

对于找到的每个Excel文件，执行以下操作：

1. 构建完整的文件路径。
2. 使用 pd.ExcelFile() 打开Excel文件。
3. 使用 pd.ExcelWriter() 创建一个写入器，指定使用 openpyxl 引擎。openpyxl 是一个用于读取/写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。
4. 遍历Excel文件的所有工作表（Sheet）。
5. 读取当前工作表的数据到 DataFrame。
6. 创建一个名为 filename 的新列，并根据文件名拆分的结果赋值。
7. 将修改后的 DataFrame 写回到当前工作表。

    for xlsf in xlsfile:
        print(xlsf)
        excel_path = os.path.join(roots, xlsf)
        xls = pd.ExcelFile(excel_path)

        with pd.ExcelWriter(excel_path, engine='openpyxl') as writer:
            for sheet_name in xls.sheet_names:
                df = pd.read_excel(xls, sheet_name)
                df['filename'] = xlsf.split("-")[-2]
                df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

完整代码示例：

import os
import pandas as pd

path = 'XXXX'

for roots, dirs, files in os.walk(path):
    xlsfile = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')]

    for xlsf in xlsfile:
        print(xlsf)
        excel_path = os.path.join(roots, xlsf)
        xls = pd.ExcelFile(excel_path)

        with pd.ExcelWriter(excel_path, engine='openpyxl') as writer:
            for sheet_name in xls.sheet_names:
                df = pd.read_excel(xls, sheet_name)
                df['filename'] = xlsf.split("-")[-2]
                df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

注意事项：

• 请确保已安装 pandas 和 openpyxl 库。可以使用 pip install pandas openpyxl 命令进行安装。
• 代码中的 xlsf.split("-")[-2] 用于从文件名中提取所需的信息。请根据实际的文件名格式进行调整。
• pd.ExcelWriter(excel_path, engine='openpyxl') 使用了 openpyxl 引擎，这对于处理较新的Excel文件格式（.xlsx）非常重要。
• index=False 参数用于防止将DataFrame的索引写入Excel文件。
• 建议在处理大量文件之前，先用少量文件进行测试，以确保代码的正确性。

总结：

通过使用 pandas 库和 openpyxl 引擎，可以方便地批量处理Excel文件，并在每个工作表中添加自定义信息。这种方法不仅高效，而且可以灵活地适应不同的文件名格式和数据处理需求。在实际应用中，可以根据具体情况修改代码，以满足特定的业务需求。