适用条件
1：excel表比较多
2：excel的数据量比较大，不然的话excel筛选手动合并还是很舒服滴~
需求
取出【电话】列中不为空所对应的行的值并且将几张表给合并起来
来来来，放代码了！！
import xlrd
import pandas as pd
import openpyxl
target_xls = "合并表1.xlsx"
source_xls = ["全1.xlsx", "全2.xlsx","全3.xlsx",\
"全4.xlsx","全5.xlsx","全6.xlsx"]
sysptoms=pd.DataFrame()
for i in range(len(source_xls)):
print(i)#了解打印进度
sheet2=pd.read_excel(source_xls[i]).fillna("")#有空格，填充函数，填的空值。要加fillna,不然无法删除空值所对应的行
sysptom = sheet2[sheet2['电话'] !=""]#筛选
sysptoms=pd.concat([sysptoms,sysptom])#两个dataframe合并,相当于合并excel
print(type(sysptom))
sysptoms.to_excel(target_xls, index=False)#pandas写入excel用.to_excel
print("ok")
补充：python 读取excel数据，遇到空单元格的处理方法
读取excel表格时，经常遇到空单元格的情况，这时需要明确的是，空单元格在python中是什么格式，NULL？NAN还是什么？
在用 xlrd 函数读入excel时，空单元格其实是空字符串'' 形式
因此处理方法就很简单啦，如下：
infilename = r'D:\aajja.xlsx'
workbook = xlrd.open_workbook(infilename)
df = workbook.sheet_by_name('sheetname')
num_rows = df.nrows - 1 # 我这里是第一行不要，所以跳过了
num_cols = df.ncols
t = 0
im_data = np.zeros((num_rows, num_cols))
for curr_row in range(1, num_rows+1):
for curr_col in range(num_cols):
rawVal = df.cell(curr_row, curr_col).value
if isinstance(rawVal, str):
im_data[curr_row - 1, curr_col] = np.nan
else:
im_data[curr_row - 1, curr_col] = float(rawVal)
其实重点就一句：
if isinstance(rawVal, str)
判断该单元格数值是否为字符串，当然如果你的excel中本来就有字符串格式数据，这里可以更改为判断是否为空字符串，稍微修改一下即可
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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