可借助Excel内置合并计算、Power Query、ExcelAI插件、VBA宏及Python（xlwings）五种方法实现多表数据批量处理：一、合并计算适用于结构相似表的简单汇总；二、Power Query支持自动识别与清洗多表并追加合并；三、ExcelAI插件可通过自然语言指令生成公式或查询；四、VBA宏适合固定逻辑的跨表重复运算；五、Python结合xlwings适用于大数据量、复杂逻辑及系统集成场景。
如果您在多个Excel工作表中管理分散的数据，需要统一汇总、计算或更新，但手动操作耗时易错，则可借助ExcelAI能力实现多表数据的批量处理。以下是实现多表合并与运算自动化的多种方法：
一、使用Excel内置“合并计算”功能
该方法适用于结构相似、含相同行列标签的多个工作表，无需编程即可按类别或位置合并数值型数据，支持求和、平均值、计数等函数运算。
1、确保所有源工作表数据均为列表格式，无空白行或空白列，且首行含列标题。
2、切换至目标工作表，选中要显示合并结果区域的左上角单元格（如A1）。
3、点击【数据】选项卡 → 【合并计算】，在弹出窗口中选择所需函数（如“求和”）。
4、在“引用位置”框中，依次添加各源工作表的数据区域（例如Sheet1!$A$1:$D$100），每添加一个后点击“添加”按钮。
5、勾选“首行”和“最左列”，确保按标签匹配而非位置对齐；确认无误后点击“确定”。
二、通过Power Query批量导入并合并多表
Power Query是Excel原生ETL工具，可自动识别同一工作簿内多个工作表或指定文件夹下多个Excel文件的结构化数据，并支持清洗、转换与追加合并，适合中大型数据集。
1、点击【数据】选项卡 → 【获取数据】→ 【从工作簿】，选择当前文件或含多表的外部工作簿。
2、在导航器中按住Ctrl键多选需合并的工作表，右键选择“合并并加载到…”。
3、在“合并”对话框中，选择任意一张表作为主表，另一张为辅助表，点击“确定”后进入Power Query编辑器。
4、在编辑器中点击【主页】→ 【高级编辑器】，将默认M代码替换为自动追加所有表的逻辑（如使用Table.Combine({Source1, Source2, Source3})）。
5、完成清洗步骤（如删除空行、更改数据类型、填充标题）后，点击【关闭并上载】，结果将自动写入新工作表。
三、利用ExcelAI插件执行自然语言指令合并
部分AI增强型插件（如Microsoft Copilot for Excel或第三方AI工具）支持以中文指令驱动多表操作，自动解析意图、生成公式或Power Automate流程，降低技术门槛。
1、安装并启用兼容的ExcelAI插件，确保已登录授权账户。
2、在任意单元格输入提示词，例如：“将Sheet1、Sheet2、Sheet3中A1:D100区域的数据按‘产品名称’列合并，对‘销量’求和，对‘单价’取平均”。
3、插件识别语义后，自动生成对应Power Query脚本或数组公式（如SUMIFS+UNIQUE组合），并在预览窗格展示结果。
4、确认无误后点击“插入公式”或“运行查询”，AI将自动部署逻辑并刷新结果。
5、若源表新增，启用“自动刷新”选项，后续每次打开文件或手动刷新时均同步更新。
四、编写VBA宏实现跨表批量运算
对于需重复执行固定逻辑（如对每个工作表的E列乘以1.08并四舍五入）的场景，VBA提供精确控制能力，可一次性遍历全部工作表并执行计算。
1、按Alt+F11打开VBA编辑器，右键【ThisWorkbook】→【插入】→【模块】。
2、粘贴以下代码（示例：对所有工作表第5列数值×1.08并保留两位小数）：
Sub BatchCalculate()
Dim ws As Worksheet
For Each ws In ThisWorkbook.Worksheets
ws.Range("E2:E" & ws.Cells(ws.Rows.Count, "E").End(xlUp).Row).Formula = "=ROUND(E2*1.08,2)"
Next ws
End Sub
3、关闭编辑器，返回Excel，按Alt+F8调出宏列表，选中“BatchCalculate”并点击“运行”。
4、检查各工作表E列是否已应用计算，如需修改参数，重新编辑宏代码后再次运行。
五、借助Python脚本（via xlwings）自动化多表处理
当数据量极大、逻辑复杂（如跨表关联、条件聚合、异常检测）或需与外部系统对接时，Python结合xlwings可直接操控Excel对象，实现真正意义上的AI级自动化流水线。
1、安装Python环境及xlwings库：在命令行执行 pip install xlwings。
2、准备Python脚本，使用pandas读取同一工作簿内全部工作表：df_dict = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=None)。
3、对字典中每个DataFrame执行统一处理，例如：df_combined = pd.concat(df_dict.values(), ignore_index=True).groupby("ID").agg({"Sales":"sum", "Price":"mean"})。
4、将结果写回Excel指定工作表：with pd.ExcelWriter("data.xlsx", engine="openpyxl", mode="a", if_sheet_exists="replace") as writer: df_combined.to_excel(writer, sheet_name="Summary")。
5、在Excel中绑定该脚本为按钮或快捷键，点击即可全自动执行，无需切换窗口。
