本篇文章給大家分享的是有關(guān)怎么在python中利用DataFrame合并excel單元格，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說(shuō)，跟著小編一起來(lái)看看吧。
1、簡(jiǎn)單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語(yǔ)言相比，Python對(duì)代碼格式的要求沒(méi)有那么嚴(yán)格；2、Python屬于開(kāi)源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺(tái)上使用；3、Python面向?qū)ο?，能夠支持面向過(guò)程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語(yǔ)言，Python寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼，可以直接從源代碼運(yùn)行程序；5、Python功能強(qiáng)大，擁有的模塊眾多，基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見(jiàn)功能。
1、定義一個(gè)MY_DataFrame類，繼承DataFrame類，這樣能很好的利用pandas的很多特性，而不用自己重新組織數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
2、定義一個(gè)my_mergewr_excel方法，參數(shù)分別為：輸出excel的路徑、用于判斷是否需要合并的key_cols列表、用于指明哪些列上的單元格需要被合并的列表
3、將MY_DataFrame封裝為一個(gè)My_Module模塊，以備重用。
合并的算法如下：
1、根據(jù)給定參數(shù)的【關(guān)鍵列】，進(jìn)行分組計(jì)數(shù)和排序，添加CN和RN兩個(gè)輔助列
2、判斷CN大于1的，該分組需要合并，否則該分組（行）無(wú)需合并（CN=1說(shuō)明這個(gè)分組數(shù)據(jù)行是唯一的，無(wú)需合并）
3、對(duì)應(yīng)需要合并的分組，判斷當(dāng)前列是不是在給定參數(shù)【合并列】中，是則用合并寫excel單元格，否則就是普通的寫excel單元格。
4、在需要合并的列中，如果對(duì)于的RN=1則調(diào)用merge_range，一次性寫想下寫CN個(gè)單元格，如果RN>1則跳過(guò)該單元格，因?yàn)樵赗N=1的時(shí)候，已經(jīng)合并寫了該單元格，若再重復(fù)調(diào)用erge_range，打開(kāi)excel文檔時(shí)會(huì)報(bào)錯(cuò)。
用圖解釋如下：
具體代碼如下：
重慶分公司
重慶分公司
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 20170301
@author: ARK-Z
"""
import xlsxwriter
import pandas as pd
class My_DataFrame(pd.DataFrame):
def __init__(self, data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False):
pd.DataFrame.__init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
def my_mergewr_excel(self,path,key_cols=[],merge_cols=[]):
# sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True):
self_copy=My_DataFrame(self,copy=True)
line_cn=self_copy.index.size
cols=list(self_copy.columns.values)
if all([v in cols for i,v in enumerate(key_cols)])==False: #校驗(yàn)key_cols中各元素 是否都包含與對(duì)象的列
print("key_cols is not completely include object's columns")
return False
if all([v in cols for i,v in enumerate(merge_cols)])==False: #校驗(yàn)merge_cols中各元素 是否都包含與對(duì)象的列
print("merge_cols is not completely include object's columns")
return False
wb2007 = xlsxwriter.Workbook(path)
worksheet2007 = wb2007.add_worksheet()
format_top = wb2007.add_format({'border':1,'bold':True,'text_wrap':True})
format_other = wb2007.add_format({'border':1,'valign':'vcenter'})
for i,value in enumerate(cols): #寫表頭
#print(value)
worksheet2007.write(0,i,value,format_top)
#merge_cols=['B','A','C']
#key_cols=['A','B']
if key_cols ==[]: #如果key_cols 參數(shù)不傳值，則無(wú)需合并
self_copy['RN']=1
self_copy['CN']=1
else:
self_copy['RN']=self_copy.groupby(key_cols,as_index=False).rank(method='first').ix[:,0] #以key_cols作為是否合并的依據(jù)
self_copy['CN']=self_copy.groupby(key_cols,as_index=False).rank(method='max').ix[:,0]
#print(self)
for i in range(line_cn):
if self_copy.ix[i,'CN']>1:
#print('該行有需要合并的單元格')
for j,col in enumerate(cols):
#print(self_copy.ix[i,col])
if col in (merge_cols): #哪些列需要合并
if self_copy.ix[i,'RN']==1: #合并寫第一個(gè)單元格，下一個(gè)第一個(gè)將不再寫
worksheet2007.merge_range(i+1,j,i+int(self_copy.ix[i,'CN']),j, self_copy.ix[i,col],format_other) ##合并單元格，根據(jù)LINE_SET[7]判斷需要合并幾個(gè)
#worksheet2007.write(i+1,j,df.ix[i,col])
else:
pass
#worksheet2007.write(i+1,j,df.ix[i,j])
else:
worksheet2007.write(i+1,j,self_copy.ix[i,col],format_other)
#print(',')
else:
#print('該行無(wú)需要合并的單元格')
for j,col in enumerate(cols):
#print(df.ix[i,col])
worksheet2007.write(i+1,j,self_copy.ix[i,col],format_other)
wb2007.close()
self_copy.drop('CN', axis=1)
self_copy.drop('RN', axis=1)調(diào)用代碼：
import My_Module
DF=My_DataFrame({'A':[1,2,2,2,3,3],'B':[1,1,1,1,1,1],'C':[1,1,1,1,1,1],'D':[1,1,1,1,1,1]})
DF
Out[120]:
A B C D
0 1 1 1 1
1 2 1 1 1
2 2 1 1 1
3 2 1 1 1
4 3 1 1 1
5 3 1 1 1
DF.my_mergewr_excel('000_2.xlsx',['A'],['B','C'])效果如下：
也可以設(shè)置合并A、B列：
DF.my_mergewr_excel('000_2.xlsx',['A'],['A','B'])效果如下：
以上就是怎么在python中利用DataFrame合并excel單元格，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道。
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