【怎么把100多个EXCEL文件合并成一个】在日常工作中，我们经常会遇到需要将多个Excel文件合并为一个的情况。例如，每个部门或每个项目都有独立的Excel文件，但最终需要统一汇总分析。当数量达到100多个时，手动操作显然不现实，因此需要一种高效、可靠的方法。
以下是一些常见且实用的合并方法总结，并附上操作步骤表格，帮助你快速掌握如何高效完成任务。
一、常用方法总结
| 方法 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
| 手动复制粘贴 | 文件数量少（如10个以内） | 操作简单 | 耗时长、易出错 |
| Power Query（Excel内置工具） | 所有文件格式一致 | 自动化程度高、支持批量处理 | 需要一定学习成本 |
| VBA宏 | 熟悉编程者 | 定制性强、可自动化 | 学习门槛高 |
| Python脚本（如pandas库） | 数据复杂、需高级处理 | 功能强大、灵活性高 | 需编程基础 |
| 第三方工具（如Kutools for Excel、Excel Merge） | 快速操作、无需编程 | 操作简单、功能丰富 | 可能需付费 |
二、推荐方案：使用Power Query批量合并Excel文件
步骤说明：
1. 打开一个新的Excel文件
2. 点击“数据”选项卡 → “获取数据” → “从文件夹”
3. 选择包含所有Excel文件的文件夹
4. 在弹出的窗口中选择“组合”→“合并并加载”
5. 选择需要合并的工作表（通常为第一个工作表）
6. 确认后，Power Query会自动加载所有文件内容
7. 在Power Query编辑器中进行清洗和调整
8. 点击“关闭并上载”将结果导入Excel
> ✅ 优点：无需编程、适合大多数用户
> ⚠️ 注意：确保所有文件结构一致，否则可能需要额外处理
三、进阶方案：使用Python合并Excel文件（适合技术用户）
示例代码：
```python
import pandas as pd
import os
设置文件夹路径
folder_path = 'C:\\Your\\Folder\\Path'
初始化一个空的DataFrame
combined_df = pd.DataFrame()
遍历文件夹中的所有Excel文件
for file in os.listdir(folder_path):
if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls'):
file_path = os.path.join(folder_path, file)
df = pd.read_excel(file_path)
combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True)
导出到新的Excel文件
combined_df.to_excel('combined_output.xlsx', index=False)
```
> ✅ 优点：灵活、可处理复杂数据
> ⚠️ 需要安装Python环境及pandas库
四、小结
| 合并方式 | 推荐人群 | 建议 |
| Power Query | 普通办公用户 | 操作简单、适合初学者 |
| Python脚本 | 技术人员 | 功能强大、可定制 |
| 第三方工具 | 需要快捷操作 | 省时省力、适合非编程用户 |
通过以上方法，你可以根据自身需求选择最合适的方式，轻松将100多个Excel文件合并成一个。无论你是普通用户还是技术达人，都可以找到适合自己的解决方案。
