写一段多个excel数据整理代码

由于您没有给出具体的数据，我将以示例数据为例编写多个Excel数据整理代码。

合并多个工作表数据

import pandas as pd

# 读取多个Excel文件中的数据
filepaths = ['data1.xlsx', 'data2.xlsx', 'data3.xlsx']
data_frames = []
for filepath in filepaths:
    data_frames.append(pd.read_excel(filepath))

# 合并数据
merged_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)

# 保存合并后的数据到Excel文件
merged_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

数据去重

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 去重
deduplicated_data = data.drop_duplicates()

# 保存去重后的数据到Excel文件
deduplicated_data.to_excel('deduplicated_data.xlsx', index=False)

数据筛选

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 筛选数据
filtered_data = data[data['Salary'] >= 5000]

# 保存筛选后的数据到Excel文件
filtered_data.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

数据排序

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 排序数据
sorted_data = data.sort_values(by=['Salary'], ascending=False)

# 保存排序后的数据到Excel文件
sorted_data.to_excel('sorted_data.xlsx', index=False)

数据透视表

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 生成透视表
pivot_table = pd.pivot_table(data, values='Salary', index=['Department'], columns=['Gender'], aggfunc='sum')

# 保存透视表到Excel文件
pivot_table.to_excel('pivot_table.xlsx')