要合并excel工作表中的sheet页并将特定列数据进行合并处理，可以使用python的`pandas`库来完成。以下是一个示例代码，展示了如何读取多个excel工作表，合并特定列的数据，并将结果写入一个新的excel文件。
“`python
import pandas as pd
假设excel文件中有多个sheet页，sheet名分别为’sheet1′, ‘sheet2’, ‘sheet3’
sheet_names = [‘sheet1’, ‘sheet2’, ‘sheet3’]
创建一个空的dataframe用于存储合并后的数据
merged_data = pd.dataframe()
遍历每个sheet页，读取数据并合并到merged_data中
for sheet_name in sheet_names:
df = pd.read_excel(‘input.xlsx’, sheet_name=sheet_name)
merged_data = pd.concat([merged_data, df], ignore_index=true)
假设我们要合并的特定列是’column1′
可以使用groupby和agg函数进行合并处理
merged_data = merged_data.groupby(‘column1’).agg({‘column2’: ‘sum’}).reset_index()
将合并后的数据写入新的excel文件
merged_data.to_excel(‘output.xlsx’, index=false)
“`
代码说明：
1. 导入pandas库：首先导入`pandas`库，用于处理数据。
2. 定义sheet名列表：假设excel文件中有多个sheet页，这里定义了一个包含所有sheet名的列表`sheet_names`。
3. 创建空的dataframe：创建一个空的dataframe `merged_data`，用于存储合并后的数据。
4. 遍历sheet页：使用`for`循环遍历每个sheet页，使用`pd.read_excel`读取每个sheet页的数据，并使用`pd.concat`将数据合并到`merged_data`中。
5. 合并特定列：使用`groupby`和`agg`函数对特定列（例如’column1’）进行合并处理，这里以对’column2’列求和为例。
6. 写入新的excel文件：将合并后的数据写入一个新的excel文件`output.xlsx`。
通过这种方式，你可以轻松地合并多个excel工作表中的特定列数据，并进行进一步的处理。