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  • pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理,使用 concat是一种基本的合并方式.而且concat中有很多参数可以调整,合并成你想要的数据形式. 2.垂直合并(axis = 0) axis=0是预设值,因此未设定任何参数时,...
  • 利用pandas+xlwt 合并单元格

    千次阅读 2020-06-29 16:21:56
    需求:根据某一列的值对指定的其他列做合并操作(根据A列,对BC列作合并单元格) import xlwt import pandas as pd class Merge_cell(): ''' 目标:根据某列值对指定列值进行合并 ''' def __init__(self, ...

    需求:根据某一列的值对指定的其他列做合并操作(根据A列,对BC列作合并单元格)

    import xlwt
    import pandas as pd
    class Merge_cell():
        '''
        目标:根据某列值对指定列值进行合并
        '''
    
        def __init__(self, excel_path, df, key_col, col2):
            self.excel_path = excel_path
            self.df = (df.drop(columns='index') if 'index' in df.columns else df)
            self.key_col = key_col
            self.col2 = col2
            self.wb = xlwt.Workbook(excel_path)
            self.worksheet = self.wb.add_sheet('sheet1')
    
        def _get_idx(self):
            groups = self.df.groupby(self.key_col)
            idxs = [[groups.get_group(i).index.min() + 1, groups.get_group(i).index.max() + 1] for i in groups.size().index]
            return idxs, len(idxs)
    
        def _get_content(self, idx, key):
            """
    
            :param idxs: 索引 [[1,2],[3,4]]
            :return: 暂时保存合并单元的值
            """
            import numpy as np
    
            if not pd.isna(self.df.at[idx, key]):
                temp = self.df.at[idx, key]
            else:
                temp = None
            return temp
    
        def merged(self):
            import numpy as np
            if not self.key_col:  # 如果key_cols 参数不传值,则无需合并
                self.df.to_excel(self.excel_path, index=False)
                return
            idxs, length = self._get_idx()
            line_cn = self.df.index.size
            cols = list(self.df.columns.values)
            column_number = {col: idx for idx, col in enumerate(cols)}
            if self.key_col not in cols:  # 校验key_cols中各元素 是否都包含与对象的列
                print("key_cols is not completely include object's columns")
                return False
            if not all([v in cols for i, v in enumerate(self.col2)]):  # 校验merge_cols中各元素 是否都包含与对象的列
                print("merge_cols is not completely include object's columns")
                return False
            for value, i in column_number.items():  # 写表头
                self.worksheet.write(0, i, value)
            for key, idx in column_number.items():
                if key not in self.col2:
                    for i in range(line_cn):
                        value = self.df.loc[i, key]
                        if not pd.isna(value):
                            self.worksheet.write(i + 1, idx, str(value))
                        else:
                            pass
                else:
                    for j in idxs:
                        value = self._get_content(j[0] - 1, key)
                        if value:
                            self.worksheet.write_merge(j[0], j[1], idx, idx, value)
                        else:
                            pass
            self.wb.save(self.excel_path)
    if __name__ == '__main__':
        te = {'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]}
        t_f = pd.DataFrame(te)
        DF = Merge_cell('000_1.xls', t_f, 'A', ['B', 'C'])
        DF.merged()
    

     

    参考:https://blog.csdn.net/cakecc2008/article/details/59203980
    
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  • python读取Excel

    2018-04-17 16:43:42
    利用python的xlrd读取Excel,正确读取合并单元格数据,并打印所有单元格的数据
  • pandas读取带有合并单元格的excel表格

    千次阅读 2021-04-20 15:06:01
    pandas读取带有合并单元格的excel表格 今天在工作的时候碰到读取含有合并单元格的问题,发现读取出来的数据是这样的 发现合并单元格只有第一格有内容,其他的都被填充成空值了,找了一圈发现有一个办法可以这样解决...

    pandas读取带有合并单元格的excel表格

    今天在工作的时候碰到读取含有合并单元格的问题,发现读取出来的数据是这样的
    发现合并单元格只有第一格有内容,其他的都被填充成空值了
    发现合并单元格只有第一格有内容,其他的都被填充成空值了,找了一圈发现有一个办法可以这样解决。

    df_ind['行业'] = df_ind['行业'].ffill()
    

    pandas自带的ffill函数意思是空值是前面的值向后填充,结果如下:
    在这里插入图片描述

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  • 主要为大家详细介绍了python之DataFrame实现excel合并单元格,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 运用pandas和openpyxl删除空行以及合并单元格 在工作中,我们有时会碰到这样一个问题,需要把一个表格的空行删除以及合并单元格,删除空行对于pandas来说小菜一碟,但是合并单元格呢,emmmmm,暂时没有想到更好的...

    运用pandas和openpyxl删除空行以及合并单元格

    在工作中,我们有时会碰到这样一个问题,需要把一个表格的空行删除以及合并单元格,删除空行对于pandas来说小菜一碟,但是合并单元格呢,emmmmm,暂时没有想到更好的方法。
    需求如下:
    我现在有这样一个表格:
    在这里插入图片描述
    需要把它变成:
    在这里插入图片描述
    主要步骤如下:

    • 使用pandas对空行删除
    • 将pandas处理完的数据转成openpyxl中的Worksheet对象
    • 合并单元格和保存文件
      各步骤代码如下:

    pandas删除空行和填充空值

    # 导入pandas和openpyxl库
    import pandas as pd
    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
    # 读取需要处理的excel文件
    df = pd.read_excel('./hhhhhh.xlsx')
    # 删除空行,原表替换
    df.dropna(how='all',inplace=True)
    # 填充空值,使用前一个值进行填充
    df.fillna(axis=0,method='ffill',inplace=True)
    

    将DataFrame数据转成openpyxl可以处理的Worksheet数据

    wb=Workbook()
    ws=wb.active
    for row in dataframe_to_rows(df,index=False):
        ws.append(row)
    

    合并单元格和保存文件

    # 获取第一列数据
    type_list = []
    i = 2
    
    
    while True:
        r = ws.cell(i, 1).value
        if r:
            type_list.append(r)
        else:
            break
        i += 1
    
    file = r'aa.xlsx'
    # 判断合并单元格的始末位置
    start = 0
    end = 0
    flag = type_list[0]
    for i in range(len(type_list)):
        if type_list[i] != flag:
            flag = type_list[i]
            end = i - 1
            if end >= start:
                ws.merge_cells("A" + str(start + 2) + ":A" + str(end + 2))
                start = end + 1
        if i == len(type_list) - 1:
            end = i
            ws.merge_cells("A" + str(start + 2) + ":A" + str(end + 2))
    
    wb.save(file)
    
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  • pandas读取execl表格的合并单元格并填充 这是表格(三种合并单元格): 这是填充前的输出: 填充后的输出: 代码如下:

    用pandas读取execl表格的合并单元格并填充

    这是表格(三种合并单元格):

    这是填充前的输出:

    填充后的输出:

    代码如下:

     

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  • pandas合并表格

    千次阅读 2018-12-12 10:31:25
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    千次阅读 2020-06-20 14:09:16
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  • pandas --合并表格

    千次阅读 2018-12-05 18:44:11
    因为我经常要做数据拉取并合并存储在表格里,所以这里对我遇到的几种类型的表格合并进行讲解。 第一种就是columns是一样的,表格进行追加,如图 import glob,os from numpy import * # 下面这些变量需要您根据...
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pandas合并单元格