本文将介绍如何使用Python中的pandas库汇总多个独立的Excel文件到一张表，并计算表格的列数和行数。使用这种方法可以提高数据处理的效率和准确性。

步骤一：导入必要的库

首先，我们需要导入pandas库和os库。pandas库是一个用于数据分析和处理的强大工具，而os库是用于文件和目录操作的库。

import pandas as pdimport os

步骤二：获取文件路径

接下来，我们需要获取要汇总的Excel文件所在的文件夹路径。可以使用os库中的`listdir`函数获取文件夹中的所有文件的文件名，并使用os库中的`join`函数将文件夹路径和文件名拼接起来，得到文件的完整路径。

folder_path = '文件夹路径'files = os.listdir(folder_path)file_paths = [os.path.join(folder_path, file) for file in files]

步骤三：读取Excel文件

然后，我们需要使用pandas库中的`read_excel`函数读取Excel文件。这个函数可以读取Excel文件中的数据，并将其转换为一个pandas的DataFrame对象。

data_frames = [pd.read_excel(file) for file in file_paths]

步骤四：合并数据

接下来，我们需要将所有的DataFrame对象合并成一个大的DataFrame对象。可以使用pandas库中的`concat`函数将多个DataFrame对象按行或列方向拼接起来。

merged_data = pd.concat(data_frames)

步骤五：计算列数和行数

最后，我们需要计算合并后的DataFrame对象的列数和行数。可以使用pandas库中的`shape`属性来获取DataFrame对象的形状，即行数和列数。

num_rows, num_cols = merged_data.shape[0], merged_data.shape[1]

完整代码：

import pandas as pdimport osfolder_path = '文件夹路径'files = os.listdir(folder_path)file_paths = [os.path.join(folder_path, file) for file in files]data_frames = [pd.read_excel(file) for file in file_paths]merged_data = pd.concat(data_frames)num_rows, num_cols = merged_data.shape[0], merged_data.shape[1]

通过以上步骤，我们可以将多个独立的Excel文件汇总到一张表中，并计算表格的列数和行数。这种方法可以有效地处理大量的数据，并且提供了快速和准确的结果。

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