在Python中，可以使用pandas库结合glob模块来遍历读取多个Excel文件，并将它们竖向拼接为一个DataFrame对象。以下是完整的实现方法：

方法1：使用glob匹配文件 + pd.concat()

import pandas as pd
import glob# 1. 获取所有Excel文件路径（支持.xlsx和.xls）
excel_files = glob.glob('*.xlsx') + glob.glob('*.xls')  # 当前目录下所有Excel文件
# 或者指定路径：glob.glob('/path/to/files/*.xlsx')# 2. 读取并拼接所有Excel文件
dfs = []
for file in excel_files:df = pd.read_excel(file)  # 可以添加参数如sheet_name='Sheet1'dfs.append(df)# 3. 竖向拼接所有DataFrame
result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)# 4. 查看结果
print(result)# 保存为一个xlsx
result.to_excel('汇总.xlsx')

方法2：使用列表推导式（更简洁）

import pandas as pd
import glob# 读取并拼接所有Excel文件
result = pd.concat([pd.read_excel(f) for f in glob.glob('*.xlsx') + glob.glob('*.xls')
], ignore_index=True)print(result)
# 保存为一个xlsx
result.to_excel('汇总.xlsx')

方法3：处理多个Sheet的情况

如果需要读取每个Excel文件的多个Sheet：

import pandas as pd
import globdfs = []
for file in glob.glob('*.xlsx'):# 获取所有Sheet名称sheets = pd.ExcelFile(file).sheet_namesfor sheet in sheets:df = pd.read_excel(file, sheet_name=sheet)dfs.append(df)result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
# 保存为一个xlsx
result.to_excel('汇总.xlsx')

高级用法：添加文件来源列

如果需要知道每行数据来自哪个文件：

dfs = []
for file in glob.glob('*.xlsx'):df = pd.read_excel(file)df['source_file'] = file  # 添加来源文件列dfs.append(df)result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
# 保存为一个xlsx
result.to_excel('汇总.xlsx')

注意事项

1. 内存管理：如果文件很大或很多，建议分批处理或使用chunksize参数
2. 列一致性：确保所有Excel文件的列结构相同，否则拼接后会出现很多NaN值
3. 性能优化：对于大量文件，可以使用tqdm显示进度条：

   from tqdm import tqdm
   dfs = []
   for file in tqdm(glob.glob('*.xlsx')):dfs.append(pd.read_excel(file))
   result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)# 保存为一个xlsxresult.to_excel('汇总.xlsx')
   

4. 异常处理：添加try-except块处理损坏的文件

   dfs = []
   for file in glob.glob('*.xlsx'):try:dfs.append(pd.read_excel(file))except Exception as e:print(f"Error reading {file}: {str(e)}")
   

完整示例（推荐）

import pandas as pd
import globdef read_and_concat_excels(pattern='*.xlsx', sheet_name=0, add_source=False):"""读取并拼接多个Excel文件参数:pattern: 文件匹配模式 (如 'data/*.xlsx')sheet_name: 要读取的Sheet名称或索引add_source: 是否添加来源文件列返回:拼接后的DataFrame"""dfs = []for file in glob.glob(pattern):try:df = pd.read_excel(file, sheet_name=sheet_name)if add_source:df['source_file'] = filedfs.append(df)except Exception as e:print(f"跳过文件 {file}: {str(e)}")if not dfs:raise ValueError("没有找到可读取的Excel文件")return pd.concat(dfs, ignore_index=True)# 使用示例
combined_df = read_and_concat_excels(pattern='input_files/*.xlsx', add_source=True)
combined_df.to_excel('汇总.xlsx', index=False)

这种方法既健壮又灵活，可以处理大多数Excel文件拼接的场景。