python 处理excel哪个库最好
Python编程中，如何实现将Excel文件中多个工作表合并为一个工作表？
Python编程中，如何实现将Excel文件中多个工作表合并为一个工作表？
这里简单介绍一下吧，不难，主要用到openpyxl和pandas这2个库，其中openpyxl用于获取Excel文件中所有工作表，pandas用于合并所有工作表为一个工作表，下面我介绍一下具体实现过程，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：
1.首先，安装openpyxl和pandas库，这个直接在cmd中输入命令“pip install openpyxl pandas”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以编写相关代码来实现合并Excel工作表了，这里介绍了两种合并方式，分别是纵向合并和横向合并，主要步骤及截图如下：
为了更好的说明问题，这里我新建了一个Excel文件，包含3个工作表，基本测试数据如下，每张表3行4列数据：
纵向合并，基本思路先使用openpyxl的get_sheet_names函数获取所有工作表名称，然后再使用pandas的concat函数纵向合并所有工作表，具体代码如下：
点击运行这个程序，就会在当前目录下生成一个Excel文件，合并后的数据如下：
横向合并，基本思路和纵向合并差不多，也是先使用openpyxl获取所有工作表，只不过使用pandas的merge函数实现横向合并，具体代码如下，这里如果是根据某一列合并的话，设置参数on为对应列名就行：
点击运行这个程序，就会生成横向合并的Exccel文件，效果如下：
至此，我们就完成了利用Python将Excel文件中多个工作表合并成一个工作表。总的来说，整个过程不难，思路也很清晰，先使用openpyxl获取所有工作表，然后再使用pandas合并工作表就行，只要你有一定的Python基础，熟悉一下上面的程序，多调试几遍代码，很快就能掌握的，网上也有相关资料和示例，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
python与vba处理excel哪个效率高？
数据量大更建议用Python，vba一般都是将数据存放在内存中，当数据不拆分电脑配置又不高，就会显得比较卡，数据处理完毕后，不释放下内存电脑用起来也会比较卡，vba一般只会启动2个cpu核心进行数据计算，运算效率也比较低，现在微软已经停止对vba的更新，更建议学习Python，如果只是操作excel，这两个学习难度差别不大，但是Python发展空间会更好。