当我们需要将数据导出到Excel文件时,可以使用pandas的to_excel方法。如果我们只想合并某些列到一个单元格中,可以使用pandas的ExcelWriter对象来实现。 下面是使用pandas仅合并列的to_excel的步骤: 导入pandas库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 创建一个DataFrame对象,包含要导出的数据: 代码语言:txt 复制 ...
利用pandas 自动合并 excel 单元格 代码比较简洁 df= pd.DataFrame({ "animal": ("horse","horse","dog","dog"), "color": ("black","white","grey","black"), "name": ("Blacky","Wendy","Rufus","Catchy") }) index = df.columns.to_list() df= df.set_index(index) df.to_excel("de...
为了正确处理合并单元格,我们可以借助openpyxl库来实现。openpyxl是一个用于处理Excel文件的Python库,它能够处理Excel文件中的所有细节,包括合并单元格。首先,确保你已经安装了openpyxl库。你可以使用以下命令来安装: pip install openpyxl 接下来,我们将使用Pandas和openpyxl来读取Excel文件并处理合并单元格。这里是一个简单...
unmerge_cell(r"test.xlsx") 3. 生成excel添加下拉列表 示例 fromopenpyxlimportload_workbookfromopenpyxl.worksheet.datavalidationimportDataValidationdefadd_drop_down_list(in_path, out_path):""" excel添加下拉列表 """wb = load_workbook(in_path)# 获取当前使用sheet页内容ws = wb.active# 设置下拉框列表...
merge_cells:是否合并单元格,默认为True。 **kwargs:其他可选参数传递给Excel引擎。下面是一个简单的示例,演示如何使用to_excel()函数将DataFrame数据写入Excel文件: import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame数据 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = ...
得到的new_df将是A和B的一个MultiIndex复合索引,在导出excel时A列会默认合并单元格。如果要在excel中进行二次处理,合并单元格不利于进行数据的下一步处理。为了使得导出时不进行单元格合并,可对透视后的new_df 进行重建索引 result = result.reset_index() ...
df_b.to_excel('temp.xlsx', index=False, engine='openpyxl') # 合并单元格 wb = openpyxl.load_workbook('temp.xlsx') ws = wb.active #第一列连续相同值的合并单元格 # 获取第一列数据 type_list = [] i = 2 while True: r = ws.cell(i, 1).value ...
编写要使用的引擎,‘openpyxl’ or ‘xlsxwriter’。您也可以通过选项io.excel.xlsx.writer、io.excel.xls.writer和io.excel.xlsm.writer进行设置。 merge_cells:布尔值,默认为真 将MultiIndex 和 Hierarchical Rows 写入合并单元格。 encoding:str,可选
在数据处理过程中,我们经常会遇到需要从 Excel 文件中提取和处理数据的情况。本文将通过一个简单的示例,介绍如何使用 Python 的 Pandas 库来读取 Excel 文件,处理其中的合并单元格,并将结果输出到新的 Excel 文件中。(这里的合并是列1提取一个数据,列2提取两个数据进行合并) ...
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 ...