在数据处理和分析的工作中，有时需要将两个 Excel 文件进行合并。把 Excel 两个文件合并主要有以下几种常见方法。
首先是使用 Excel 自身的功能。打开 Excel，选择“数据”选项卡中的“获取数据”，在弹出的对话框中选择“文本/CSV”，然后找到要合并的第一个文件并导入。接着按照同样的方法导入第二个文件。之后，在新的工作表中使用 VLOOKUP 函数或者 INDEX、MATCH 函数组合来匹配和合并数据。例如，如果两个文件都有一列是员工编号，可以通过 VLOOKUP 函数根据员工编号来查找和合并相应的信息。假设第一个文件的员工编号在 A 列，第二个文件的员工编号在 B 列，要在第一个文件中合并第二个文件的信息，可以在第一个文件的 C2 单元格输入公式“=VLOOKUP(A2,[第二个文件.xlsx]sheet1!$B$2:$D$10,2,FALSE)”，这样就可以将第二个文件中对应的信息合并到第一个文件中。
其次是利用 Power Query。在 Excel 中选择“数据”选项卡中的“从文件”-“Excel”，选中要合并的两个文件。然后在 Power Query 编辑器中，分别对两个表进行适当的处理，如删除不需要的列、更改数据类型等操作。最后通过“主页”选项卡中的“合并查询”功能将两个查询合并为一个。例如，有两个销售数据表格，一个包含产品名称和单价，另一个包含销售数量，通过 Power Query 可以轻松地将它们合并成一个包含产品名称、单价和销售数量的完整表格。
还可以使用编程语言如 Python 来实现合并。先安装 pandas 库，使用 pd.read_excel()函数读取两个 Excel 文件，然后将两个 DataFrame 对象使用 merge()函数按照某个共同的列进行合并。比如有两个 Excel 文件，一个记录了学生的成绩，另一个记录了学生的基本信息，都包含学号这一列，就可以用学号作为连接键，将两个文件合并成一个新的 Excel 文件，包含学生的基本信息和成绩信息。具体代码如下：
import pandas as pd
读取 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
合并文件
result = pd.merge(df1, df2, on='学号')
保存结果到新的 Excel 文件
result.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
另外，也可以使用专业的数据库管理系统。将两个 Excel 文件导入到数据库中，创建相应的表结构。然后编写 SQL 语句，使用 JOIN 操作将两个表按照关联字段进行合并。例如，将 Excel 文件中的数据导入到 MySQL 数据库的两张表中，一张表是客户信息表，另一张表是订单信息表，通过客户 ID 关联。可以使用“SELECT a.,b. FROM 客户信息表 a JOIN 订单信息表 b ON a.客户 ID=b.客户 ID”这样的语句来合并数据，并将结果导出为新的 Excel 文件或在数据库中直接进行分析和处理。
把 Excel 两个文件合并有多种方法可供选择，用户可以根据自己的需求和技能选择合适的方法。无论是使用 Excel 自身的功能、Power Query、Python 编程还是借助专业数据库系统，都能够有效地实现文件合并，提高工作效率和数据处理的准确性。在实际应用中，需要根据具体的数据结构和业务逻辑来确定最合适的合并方式。
文章大纲：1.使用 Excel 自身功能（通过数据导入和函数匹配）。
2.利用 Power Query（在编辑中处理和合并）。
3.采用 Python 编程（使用 pandas 库读取和合并）。
4.借助专业数据库系统（导入数据库并写 SQL 语句合并）。
