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如果是依照惯例思路，首先关上一个 Excel 表格，之后在表格的最初一列增加对应表名，如果只是一个表格，表格内容只有一行的话，这么操作，三下五除二就完活了。然而如果遇到很多个表格，如果再这样一一解决，就十分疲劳了。
不过这里给大家介绍一个应用 Python 自动化办公的办法来帮忙大家解决问题，也保障不会出错，大略几秒钟左右的工夫就能够实现战斗。
实现的办法却是用 Python 程序来实现的，效率就非常不一样了。上面间接来看代码吧！
一、代码一
# coding: utf-8# 给每个 excel 中的 sheet 减少一列，值为 excel 名.xlsxfrom pathlib import Pathimport pandas as pd
path = Path(r'E:\PythonCrawler\python_crawler-master\MergeExcelSheet\file\777')excel_list = [(i.stem, pd.concat(pd.read_excel(i, sheet_name=None))) for i in path.glob("*.xls*")]data_list = []for name, data in excel_list: print(name) print(data) data['表名'] = name data_list.append(data)result = pd.concat(data_list, ignore_index=True)result.to_excel(path.joinpath('给每个 excel 中的 sheet 减少一列，值为 excel 名.xlsx'), index=False, encoding='utf-8')print('增加和合并实现！') i.stem 的意思是获取该文件的名称，不包含父节点和后缀，例 D:/Desktop/test.txt，i.stem 就是 test！
二、代码二
# coding: utf-8# 给每个 excel 中的 sheet 减少一列，值为 excel 名 -sheet 名.xlsxfrom pathlib import Pathimport pandas as pd
path = Path(r'E:\PythonCrawler\python_crawler-master\MergeExcelSheet\file\777')excel_list = [(i.stem, pd.concat(pd.read_excel(i, sheet_name=None))) for i in path.glob("*.xls*")]data_list = []for name, data in excel_list: print(name) print(data) data['表名'] = name data.reset_index(level=0, inplace=True) # 重置 level_0 索引 data_list.append(data)result = pd.concat(data_list, ignore_index=True)result['表名'] = result['表名'] + '-' + result['level_0'] # 更改列值 del result['level_0'] # 删除多余列 result.to_excel(path.joinpath('给每个 excel 中的 sheet 减少一列，值为 excel 名 -sheet 名.xlsx'), index=False, encoding='utf-8')print('增加和合并实现！')这个代码和代码一其实是差不多的，就是列名这块略微有些命名不同，因为示例的这 3 个 excel 里的 sheet 名雷同，就用表名做了前缀，表名 -sheet 名 了。
代码运行之后，在代码目录下会主动生成相应的 Excel 文件，如下图所示。
之后每个 Excel 表格中，也有对应的表格名称对应的列名，而且还实现了所有表格的合并性能，如下图所示。
如果对 Excel 合并常识感兴趣的话，能够去学习一下哦~
这里就只总结两种办法，小伙伴们如果有更好的解决办法能够在评论区探讨哦~
正文完