複数のテキストファイルをpandasでひとつにまとめる。

pandas_data_concat.py

import glob
import pandas as pd

datafile_list  = glob.glob('data/*.xlsx')
datafile_list
'''
['data/Dino_2018_0930_.xlsx',
 'data/Dino_2018_0909_1002.xlsx',
 'data/Dino_2018_0923_0929.xlsx',
 'data/Dino_2018_0916_0922.xlsx']
'''

datafile_list.sort()
datafile_list
'''
['data/Dino_2018_0909_1002.xlsx',
 'data/Dino_2018_0916_0922.xlsx',
 'data/Dino_2018_0923_0929.xlsx',
 'data/Dino_2018_0930_.xlsx']
'''

data_files = [pd.read_excel(datafile_list[i],parse_dates=[0]) for i in range(len(datafile_list))]
all_data = pd.concat(data_files,ignore_index=True)
all_data
'''
    Date      	Score	Dead
0	  2018-09-09	2089	bird_m
1	  2018-09-10	5294	bird_h
2	  2018-09-11	6588	sabo_4
3	  2018-09-12	8901	sabo_2
4	  2018-09-13	7159	bird_m
5	  2018-09-14	9498	bird_m
6	  2018-09-15	17118	sabo_4
7	  2018-09-16	5936	bird_m
8	  2018-09-17	9314	sabo_4
9	  2018-09-18	5468	bird_m
10	2018-09-19	11479	sabo_4
11	2018-09-20	9017	sabo_3
12	2018-09-21	4706	sabo_3
13	2018-09-22	7820	sabo_4
14	2018-09-23	6418	sabo_1
15	2018-09-24	16065	sabo_4
16	2018-09-25	5201	sabo_1
17	2018-09-26	8995	bird_m
18	2018-09-27	22515	sabo_2
19	2018-09-28	8436	bird_h
20	2018-09-29	13638	sabo_1
21	2018-09-30	12621	bird_h
22	2018-10-01	5256	sabo_4
23	2018-10-02	19878	sabo_1
24	2018-09-16	5936	bird_m
25	2018-09-17	9314	sabo_4
26	2018-09-18	5468	bird_m
27	2018-09-19	11479	sabo_4
28	2018-09-20	9017	sabo_3
29	2018-09-21	4706	sabo_3
30	2018-09-22	7820	sabo_4
31	2018-09-23	6418	sabo_1
32	2018-09-24	16065	sabo_4
33	2018-09-25	5201	sabo_1
34	2018-09-26	8995	bird_m
35	2018-09-27	22515	sabo_2
36	2018-09-28	8436	bird_h
37	2018-09-29	13638	sabo_1
38	2018-09-30	12621	bird_h
39	2018-10-01	5256	sabo_4
40	2018-10-02	19878	sabo_1
41	2018-10-03	4873	sabo_1
42	2018-10-04	8092	sabo_2
43	2018-10-05	2093	sabo_2
44	2018-10-06	7931	sabo_1
'''

all_data.to_csv("all_data.tsv",sep='\t', index=False)

all_data.to_excel('all_data.xlsx', index=False)