Pandas将不同的excel工作表合并为一个工作表，并按工作表名称派生出一个新列。

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的功能和灵活的数据结构，可以方便地处理和分析各种数据。

要将不同的Excel工作表合并为一个工作表，并按工作表名称派生出一个新列，可以使用Pandas库中的read_excel和concat函数来实现。

首先，我们需要使用read_excel函数逐个读取每个Excel工作表，并将它们存储为Pandas的DataFrame对象。可以使用sheet_name参数指定要读取的工作表名称，也可以使用sheet_name=None来读取所有工作表。

import pandas as pd

# 读取所有工作表
dfs = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None)

# 创建一个空的DataFrame用于存储合并后的数据
merged_df = pd.DataFrame()

# 遍历每个工作表，将数据合并到merged_df中
for sheet_name, df in dfs.items():
    # 在每个工作表中添加一个新列，值为工作表名称
    df['Sheet Name'] = sheet_name
    # 将当前工作表的数据合并到merged_df中
    merged_df = pd.concat([merged_df, df], ignore_index=True)

# 输出合并后的数据
print(merged_df)

上述代码中，我们首先使用read_excel函数读取所有工作表，并将它们存储在一个字典中，其中键为工作表名称，值为对应的DataFrame对象。然后，我们创建一个空的DataFrame对象merged_df用于存储合并后的数据。

接下来，我们使用for循环遍历每个工作表，将工作表名称作为新列添加到当前工作表的DataFrame中，并使用concat函数将当前工作表的数据合并到merged_df中。ignore_index=True参数用于重新设置合并后的DataFrame的索引。

最后，我们可以通过打印merged_df来查看合并后的数据。

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