在现代办公场景中，经常会遇到需要将多个 Excel 表进行合并的情况。无论是对数据进行分析整理，还是为了汇总信息方便查看，掌握有效的 Excel 表合并方法都能极大提高工作效率。

怎 么合并多个excel表

文章大纲：


一、使用“合并并居中”功能（适用于简单的单元格合并）

二、利用函数进行数据合并（如 VLOOKUP、INDEX+MATCH 等）


三、通过“数据透视表”整合数据


四、借助 Power Query 工具合并 Excel 表


五、使用 Python 的 pandas 库进行批量合并（针对有编程基础的用户）


六、注意事项及总结


一、使用“合并并居中”功能

当需要将同一 Excel 工作表中相邻的单元格进行简单合并时，“合并并居中”是常用的基础操作。例如，我们有一个包含员工基本信息的工作表，其中“姓名”列和“部门”列需要合并成一个单元格来展示完整的员工所属信息。选中要合并的单元格区域，然后点击菜单栏中的“开始”，找到“对齐方式”，点击“合并后居中”按钮，即可快速完成合并操作。不过这种方法只是对单元格显示进行了合并，数据本身并没有真正意义上合并到一个新的单元格里，后续若要对合并后的数据进行排序等操作，可能会遇到不便。

二、利用函数进行数据合并

如果需要根据特定规则将不同 Excel 表中的数据合并到一个新表中，函数就发挥了重要作用。比如，有两个表，表一是员工的工号和姓名信息，表二是员工的薪资信息，想要根据工号将两个表的数据整合到一起。可以使用 VLOOKUP 函数，在新的表格中，通过在对应的姓名列输入公式“=VLOOKUP(A2,表一!A:B,2,FALSE)”，就能从表一中找到与当前行工号对应的姓名填充到新表的姓名列中。而 INDEX+MATCH 组合函数则更具灵活性，能实现双向查找匹配，比如在复杂的多条件数据合并场景下，先通过 MATCH 函数定位到满足条件的行数或列数，再用 INDEX 函数根据定位结果提取相应数据进行合并整理。


三、通过“数据透视表”整合数据

当需要对多个 Excel 表中具有相同结构的数据进行汇总分析时，数据透视表是个强大的工具。假设有多个月份的销售记录表，每个表的结构都是相同的，包括产品名称、销售数量、销售额等字段。将各个月份的表都添加到数据透视表的数据源中，然后根据需求设置行、列标签以及汇总方式，就能快速生成一个整合了各个月份销售数据的汇总表，清晰地看到不同产品的总销售情况、各月销售趋势等信息，方便进行数据分析和决策。


四、借助 Power Query 工具合并 Excel 表

Power Query 是 Excel 自带的一款强大的数据连接和转换工具。若需要合并多个格式相对复杂或有不同数据来源的 Excel 表，它就能大显身手。例如，公司有不同门店的销售报表，各门店报表的格式略有差异，有的可能多了一列地区信息，有的日期格式不同等等。通过 Power Query，可以分别导入各个门店的 Excel 表，然后在查询编辑器中对数据进行一系列的转换操作，如去除重复列、统一日期格式、重命名列名等，最后将处理好的各张表进行合并，输出到新的工作表或者直接加载到数据模型中供后续分析使用，整个过程可视化程度高且操作方便。


五、使用 Python 的 pandas 库进行批量合并（针对有编程基础的用户）

对于有大量 Excel 表并且需要进行自动化处理和批量合并的用户来说，Python 的 pandas 库是一个很好的选择。比如有上百个包含气象监测数据的 Excel 文件，要将这些文件中的数据按照统一的格式进行合并整理。可以先用 Python 的 os 模块读取文件所在目录，然后用 pandas 库逐个读取 Excel 文件内容到 DataFrame 对象中，接着通过各种 DataFrame 的操作方法，如按列合并、添加新列等，将多个 DataFrame 整合成一个大的 DataFrame，最后再将其保存回 Excel 文件或者进行其他数据处理。


六、注意事项及总结

怎 么合并多个excel表

在合并 Excel 表的过程中，要特别留意数据的准确性和完整性，确保合并后没有遗漏重要信息或者出现数据错误。同时，不同的合并方法适用的场景不同，要根据实际的数据结构和需求选择合适的方式。掌握多种合并 Excel 表的方法能让我们在处理数据时更加得心应手，提高办公效率。