如下图所示，以“姓名”为关联变量，用merge函数外连接合并3个工作簿的数据并保存到Excel文件，保存路径为“D:/Samples/ch04/02 数据合并/合并工作簿”。新文件的名称为“学生成绩_合并.xlsx”。
图1.原始数据表-数学
图2.原始数据表-语文
图3.原始数据表-英语
文心一言提示词打开百度“文心一言”，输入提示词：“你是pandas专家，文件路径为：D:/Samples/，有3个Excel文件：学生成绩_语文.xlsx、学生成绩_数学.xlsx和学生成绩_英语.xlsx。用pandas导入3个工作表的数据，第1列均为索引列，引擎为"openpyxl"。以“姓名”为关联变量，用merge函数外连接合并3个工作簿的数据并保存到Excel文件，保存路径为“D:/Samples/ch04/02 数据合并/合并工作簿”。新文件的名称为“学生成绩_合并.xlsx”。”
显示结果如下：
为了完成这个任务，我们首先需要导入pandas库，并使用read_excel函数来读取每个Excel文件。然后，我们将使用merge函数以“姓名”为关联变量进行外连接合并。最后，我们将合并后的数据保存到新的Excel文件中。
以下是完成此任务的Python代码：
import pandas as pd# 定义文件路径file_path = 'D:/Samples/'output_path = 'D:/Samples/ch04/02 数据合并/合并工作簿/'output_file = '学生成绩_合并.xlsx'# 读取Excel文件chinese_scores = pd.read_excel(file_path + '学生成绩_语文.xlsx', index_col=0, engine='openpyxl')math_scores = pd.read_excel(file_path + '学生成绩_数学.xlsx', index_col=0, engine='openpyxl')english_scores = pd.read_excel(file_path + '学生成绩_英语.xlsx', index_col=0, engine='openpyxl')# 假设“姓名”是各表中的共同列，并且位于第一列# 使用merge函数进行外连接合并merged_data = pd.merge(chinese_scores, math_scores, on='姓名', how='outer')merged_data = pd.merge(merged_data, english_scores, on='姓名', how='outer')# 保存合并后的数据到新的Excel文件merged_data.to_excel(output_path + output_file)print(f"合并后的数据已保存到 {output_path + output_file}")请确保在执行此代码之前，你的Python环境中已经安装了pandas和openpyxl库。如果未安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install pandas openpyxl此外，还需要确保提供的文件路径和文件名正确无误，并且Excel文件中确实存在名为“姓名”的列作为合并的关联变量。如果列名不是“姓名”，请将代码中的'姓名'替换为实际的列名。
最后，这段代码假设每个Excel文件中都只有一个工作表，并且你希望基于这个工作表的数据进行合并。如果Excel文件中包含多个工作表，你需要使用sheet_name参数来指定要读取的工作表。例如：pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1', index_col=0, engine='openpyxl')。
Python编辑器运行
图4.Python运行结果
图5.合并后的的数据表
本合集使用的工具如下：
文心一言：3.5版本
Python编辑器：3.9.0
申明：以上结果皆为实际运行结果，如遇到无法运行可在评论区留言。部分数据来自网络，如有侵权请私信告知，感谢！
