求组，使用Python合并多个EXCEL表格时，如果表格有密码，密码已知，该怎么通过pandas合并

python *** 作excel的库有：xlrd和xlwt，这两个库一个可以读一个可以写。

当然你可以直接用openpyxl这个库，支持读写。

代码就是写一个while循环读取每一个条目比较合并。

既然是作业，还是自己写一下，对自己是有好处的。用上面的库可以完成你的需求，你只需要去看看官网怎么用这个库，应该就可以写出来了。

可以使用 Python 中的 pandas 库来读取 Excel 文件里面某一整列内容并修改。

首先，需要安装 pandas 库。在命令行中输入：

pip install pandas

然后可以使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件，并使用 iloc 属性获取某一整列内容。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件

df = pdread_excel("your_filexlsx")

# 获取某一整列内容

column_data = dfiloc[:, 2]

# 2 是列的编号，从 0 开始# 修改某一整列内容

column_data = column_data + 1

# 更新到 Excel 文件

dfiloc[:, 2] = column_data

dfto_excel("your_filexlsx", index=False)

上面的代码会读取“your_filexlsx”这个excel文件，获取第3列的内容并修改，最后将修改后的内容重新写入到excel文件中，注意这里没有保留原来的数据，如果需要保留原来的数据需要另外 *** 作。

需要注意的是，若要读取的excel文件中有多个工作表，需要使用 pdread_ex

io ：字符串，文件的路径对象。

sheet_name ：None、string、int、字符串列表或整数列表，默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为None时获取所有工作表。

header ：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。

names ：默认为None，要使用的列名列表，如不包含标题行，应显示传递 header=None 。

index_col ：指定列为索引列，默认None列（0索引）用作DataFrame的行标签。

usecols ：int或list，默认为None。

squeeze ：boolean，默认为False,如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series。

dtype ：列的类型名称或字典，默认为None。数据或列的数据类型。例如{'a'：npfloat64，'b'：npint32}使用对象保存存储在Excel中的数据而不解释dtype。如果指定了转换器，则它们将应用于dtype转换的INSTEAD。

skiprows ：省略指定行数的数据,从第一行开始。

skipfooter ：省略指定行数的数据，从尾部数的行开始。

dtype :字典类型{'列名1':数据类型，‘列名’:数据类型}，设定指定列的数据类型。

题主是否想询问“pandas115能读取csv但不能读取excel的原因是什么？”原因是Pandas版本不支持读取Excel文件和缺少必要的依赖库。

1、Pandas版本不支持读取Excel文件。不同的Pandas版本支持不同的文件格式，某些版本不支持读取Excel文件，可以升级Pandas版本到最新版本，或者使用可以读取Excel文件的其他版本。

2、缺少必要的依赖库。Pandas读取Excel文件需要依赖openpyxl、xlrd等库，如果这些库没有安装或者版本不兼容，会导致无法读取Excel文件。可以检查这些依赖库的安装和版本情况。

不完全正确。Pandas可以读写多种数据格式，包括但不限于Excel，CSV，SQL数据库，JSON，HTML等等。其中，Excel是常用的一种，因为它是一种常见的电子表格格式，而且可以方便地存储和查看数据。但是，Pandas不仅仅局限于Excel，它还可以读写其他格式的数据，例如CSV格式，这是一种逗号分隔的文本文件格式，非常适合存储和传输数据。此外，Pandas还支持读取SQL数据库中的数据，并将其转换为DataFrame，方便进行数据分析。总之，Pandas可以读写多种数据格式，用户可以根据自己的需求选择最适合自己的数据格式。

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