Python 用循环中最新的工作表替换dataframe中的数据

我有多张相同格式的表格，希望将所有数据合并到一张表格中。每个月都有一个新的工作表，每个月都会添加一些新行，以及一些数据，可能会发生变化

范例

Sheet (May)        Sheet (June)
ID   Text          ID  Text 
122  A             122 A
123  ABB           123 EXX
124  SOL           124 SOL
                   125 NRP

所需数据帧

 df
 ID  Text
 122 A
 123 EXX
 124 SOL
 125 NRP 

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'id':[122,123,124,125],
                    'Text':['A','EXX','SOL','NRP']
                    })
df2 = pd.DataFrame({'id':[122,123,124],
    'Text':['A','ABB','SOL']})


mergeddf=pd.merge(df1,df2,how='left', on=['id','Text'])
print(mergeddf)

这是我的密码

import pandas as pd
import glob
import numpy as np

glob.glob("C:/Users/Desktop/Data/*.xlsx")

asset_data = pd.DataFrame(columns=['ID','Text'])

for f in glob.glob("C:/Users/Desktop/Data/*.xlsx"):
    df = pd.read_excel(f, usecols="B,C")
    asset_data ['Text'] = df['Text']


asset_data.describe()
asset_data.head()
asset_data.to_excel("AOMNames.xlsx")
print(asset_data)

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免责声明：我完全是Python的noob

您可以使用pandas dataframe的合并功能

 df
 ID  Text
 122 A
 123 EXX
 124 SOL
 125 NRP 

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'id':[122,123,124,125],
                    'Text':['A','EXX','SOL','NRP']
                    })
df2 = pd.DataFrame({'id':[122,123,124],
    'Text':['A','ABB','SOL']})


mergeddf=pd.merge(df1,df2,how='left', on=['id','Text'])
print(mergeddf)

输出

    id  Text
0   122 A
1   123 EXX
2   124 SOL
3   125 NRP

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现在，您可以使用pandas函数将数据框保存为excel。

感谢您的回复，不幸的是，这并不能解决新数据框使用新信息覆盖旧数据框的情况。参见上面示例中的ID 123，其中文本从ABB更改为EXX