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
 

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。
 
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：
 

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：
 
 需要把它变成：
 
 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)

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：