Python Excel多文件合并工具：批量数据处理与过滤

本文详细介绍一款基于Python Streamlit框架开发的Excel多文件合并工具，支持多文件上传、跳过指定行数、关键词排除过滤等实用功能。通过简单的Web界面操作，用户可以快速完成多个Excel文件的批量合并与数据清洗，提升数据处理效率，特别适合日常办公和团队协作场景。

核心功能详解

多文件上传机制

工具内置多文件上传组件，允许用户同时选择多个Excel文件进行批量处理。上传界面明确提示支持的文件格式，并实时显示操作状态，确保用户体验流畅。

灵活的数据处理

跳过行数设置

让用户可以忽略每个文件顶部的标题行或说明文字，直接定位到有效数据区域。同时，工具会自动添加源文件名列，方便用户追踪数据来源。

智能排除过滤

支持按列内容进行关键词排除过滤，用户可以通过逗号或空格分隔多个关键词。工具采用OR逻辑关系进行模式匹配，精准筛选需要排除的数据行。

技术实现方案

依赖环境配置

工具基于Python pandas和openpyxl库进行Excel文件解析，使用前需通过pip安装必要依赖。Streamlit框架提供了轻量级的Web应用部署方案，适合本地或局域网环境使用。

数据处理流程

1. 读取每个Excel文件并跳过指定行数
2. 为每个数据框添加源文件标识列
3. 应用关键词过滤条件排除无关数据
4. 使用pandas.concat函数合并所有数据框
5. 在Web界面展示合并结果

使用指南

运行方式选择

用户可以通过两种方式启动应用：直接运行Python命令或执行批处理文件。启动后工具会自动打开浏览器操作界面，支持本地访问或团队共享使用。

操作注意事项

建议用户提前统一待合并文件的列结构，以确保合并效果最佳。关键词过滤功能支持部分匹配，适用于各种复杂的数据清洗场景。