怎么在python中利用DataFrame合并excel单元格

本篇文章给大家分享的是有关怎么在python中利用DataFrame合并excel单元格，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

1、定义一个MY_DataFrame类，继承DataFrame类，这样能很好的利用pandas的很多特性，而不用自己重新组织数据结构。

2、定义一个my_mergewr_excel方法，参数分别为：输出excel的路径、用于判断是否需要合并的key_cols列表、用于指明哪些列上的单元格需要被合并的列表
3、将MY_DataFrame封装为一个My_Module模块，以备重用。

合并的算法如下：

1、根据给定参数的【关键列】，进行分组计数和排序，添加CN和RN两个辅助列
2、判断CN大于1的，该分组需要合并，否则该分组（行）无需合并（CN=1说明这个分组数据行是唯一的，无需合并）
3、对应需要合并的分组，判断当前列是不是在给定参数【合并列】中，是则用合并写excel单元格，否则就是普通的写excel单元格。
4、在需要合并的列中，如果对于的RN=1则调用merge_range，一次性写想下写CN个单元格，如果RN>1则跳过该单元格，因为在RN=1的时候，已经合并写了该单元格，若再重复调用erge_range，打开excel文档时会报错。

用图解释如下：

具体代码如下：

# -*- 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 all([v in cols for i,v in enumerate(merge_cols)])==False: #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   
 
    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): #写表头 
      #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 参数不传值，则无需合并 
      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作为是否合并的依据 
      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('该行有需要合并的单元格') 
        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: #合并写第一个单元格，下一个第一个将不再写 
              worksheet2007.merge_range(i+1,j,i+int(self_copy.ix[i,'CN']),j, self_copy.ix[i,col],format_other) ##合并单元格，根据LINE_SET[7]判断需要合并几个 
              #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('该行无需要合并的单元格') 
        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)

调用代码：

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：

也可以设置合并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单元格，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。