使用pandas的to_excel方法将DataFrame写入Excel文件,同时指定要合并的列: 代码语言:txt 复制 df.to_excel(writer, merge_cells=False, index=False, startrow=0, startcol=0) 在这里,merge_cells参数设置为False,表示不合并单元格。index参数设置为False,表示不导出行索引。startrow和startcol参数可以指定写入Excel文...
>>> df.to_excel("excel_demo.xlsx") 上面to_excel方法生成excel文件内容如下图所示 合并excel文件 有了上面的基础,就可以开始实现合并excel文件的脚本了,参考代码如下 import os import pandas as pd # 合并当前目录及子目录下前缀为data_的excel文件 def mergeExcel(prefix="data_"): # 遍历当前目录及子目...
to_excel函数是Pandas库中的一个方法,用于将数据保存到Excel文件中。当保存数据时,有时需要将相邻的单元格合并成一个单元格,以便更好地展示数据。合并单元格可以将多个单元格的内容合并为一个单元格,并且只保留左上角单元格的值。 to_excel函数的语法如下:...
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...
merge_cells:返回布尔值, 其默认值为True。它将MultiIndex和Hierarchical行写为合并的单元格。 encoding:这是一个可选参数, 可对生成的excel文件进行编码。仅对于xlwt是必需的。 inf_rep:它也是一个可选参数, 默认值为inf。它通常表示无穷大。
df_result.to_excel('E:/dat/myfile/分类统计各类型商品销售额.xlsx') 第四步 合并两列单元格 合并两列单元格的思路,是生成一列新的单元格 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('E:/data/myfile/商品销售信息表.xlsx',encoding='windows-1252', ...
header:是否将列名写入Excel文件,默认为True。 startrow和startcol:指定开始写入数据的位置。 engine:用于写入Excel的引擎,默认为’openpyxl’。 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...
# 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx')# 假设我们要合并 A1 和 B1 单元格 df.iloc[0, 0:2] = df.iloc[0, 0:2].apply(lambda x: pd.Series(x.tolist()[0]),axis=1)# 删除不需要的列 df = df.dropna(axis=1, how='all')# 将数据写入新的 Excel 文件 df.to_exce...
在pandas读取excel经常会遇到合并单元格的问题。例如: 此时使用pandas读取到的内容为: 如果去百度,几乎所有人会说应该用如下代码: df['班级'] = df['班级'].ffill() 这样看起来没问题,但是,该解决方案并不能适用于所有场景,甚至会造成数据错误。 例如: ...
startrow:默认为0，表示从第一行开始写入excel。startcol:默认为0，从第一列开始写入excel，多个df写入一个sheet时，用到这个参数。engine:写入要使用的引擎，一般用openpyxl或者xlxswriter。merge_cells:设置需要合并的单元格。inf_rep:默认为inf，无穷大，可以指定其他值。freeze_panes:相当于excel中的冻结窗口功能，...