核心关键技术

在实现Excel文件批量处理的过程中，主要依赖以下技术模块：

• pandas数据处理：用于高效读取、计算和整理结构化数据。
• os模块文件遍历：实现对指定文件夹内所有Excel文件的自动扫描与识别。
• openpyxl/xlsxwriter引擎：作为底层支持，完成结果文件的写入操作。

代码实现方案

使用Python编写自动化脚本，完整代码如下：

import pandas as pd
import os

def batch_process_excel(folder_path):
    """
    批量处理目标文件夹中的全部Excel文件
    """
    processed_data = []
    
    for file in os.listdir(folder_path):
        if file.endswith(('.xlsx', '.xls')):
            # 拼接完整路径并读取数据
            file_path = os.path.join(folder_path, file)
            df = pd.read_excel(file_path)
            
            # 示例处理逻辑：统计每个文件的销售总额
            total_sales = df['销售额'].sum()
            processed_data.append({
                '文件名': file,
                '总销售额': total_sales,
                '数据行数': len(df)
            })
    
    # 将处理结果整合为DataFrame并导出为新的Excel文件
    result_df = pd.DataFrame(processed_data)
    result_df.to_excel('处理结果汇总.xlsx', index=False)
    
    return result_df

# 运行示例
if __name__ == '__main__':
    summary = batch_process_excel('./excel_files')
    print("处理完成！")

实际应用效果对比

实施注意事项

• 请提前安装所需依赖库（如pandas、openpyxl等）

  pip install pandas openpyxl

• 建议使用原始字符串或双反斜杠表示文件路径，避免因转义字符引发错误。
• 在执行批量处理前，请务必备份原始数据文件，防止意外覆盖或丢失。

总结与扩展建议

借助Python进行Excel的批量自动化处理，能够显著减少重复劳动，提升工作效率。本文提供的方法具备良好的可拓展性，后续可根据实际需求加入更多功能模块，例如数据清洗、字段映射、格式标准化、多表合并等高级操作，进一步增强自动化流程的实用性与灵活性。