worksheet.merge_range('A1:N1', 'xx模型xx持有清单', set_merge_style(workbook, tag='head1')) worksheet.set_row(0, 20) 需要解释的set_merge_style这个方法,因为在复现的表格中需要自定义填充单元格的颜色、单元格文字的颜色、加粗显示等等 而且涉及到不同的类型,所以需要针对不同的单元格进行定制化填充,...
以下是示例代码: # 指定合并单元格的范围merge_range='A1:D1' 1. 2. 步骤4:执行合并单元格操作 现在,我们可以执行合并单元格的操作。以下是代码示例: # 执行合并单元格操作sheet.merge_cells(merge_range) 1. 2. 步骤5:保存Excel文件 最后,我们需要保存Excel文件以确保更改生效。以下是代码示例: # 保存Excel...
UnMerge函数将合并区域分解为独立的单元格。 1.1 Merge语法 Range.Merge(Across) 1.1.1参数 1.2 UnMerge语法 Range.UnMerge() 1.2.1 参数--无 二、Python代码示例 importwin32com.clientaswinexcel=win.Dispatch("Excel.Application")excel.Visible=Trueworkbook=excel.Workbooks.Open("D:/Desktop/li.xlsx")sheet_1...
1,one_history['title'],bold_cell)data_row_2=data_row_2+1else:print('B'+str(data_row_2)+':B'+str(data_row_2+historys_len))worksheet_s.merge_range('B'+str(data_row_2+1)+':B'+str(data_row_2+historys_len),one_history['title'],merge_format)data_row_2=data...
作为一个功能完善、强大的语言,python的pandas库中的merge()支持各种内外连接。 left与right:两个不同的DataFrame how:指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner ...
pd.merge(data, data2, on=("name","id"))#多列名做为内链接的连接键df3 = pd.merge(data, data2)#不指定on则以两个DataFrame的列名交集做为连接键# 使用右边的DataFrame的行索引做为连接键indexed_data1 = data1.set_index("name")##设置行索引名称# print(indexed_data1)df5 = pd. merge(data,...
DataFrame({'key':['a','c','c','c','c'],'value2':range(5)}) display(df1,df2,pd.merge(df1,df2)) df1 代码语言:javascript 复制 key value1 0 a 0 1 b 1 2 a 2 3 b 3 4 b 4 df2 代码语言:javascript 复制 key value2 0 a 0 1 c 1 2 c 2 3 c 3 4 c 4 pd.merge(...
(data_format)])#设置第一行高度为60worksheet1.set_row(0,60)#设置第2行,第3列宽度为30worksheet1.set_column(1,2,30)#设置第D列到第F列宽度为40worksheet1.set_column('D:F',40)#合并A1到A2单元格,内容为“统计时间”,格式为 data_formatworksheet.merge_range('A1:A2','统计时间', workbook....
'value': range(4, 8) }) 使用merge函数进行合并 result = pd.merge(df1, df2, on='key') print(result) merge函数的高级用法 除了基本的按列合并外,merge函数还支持更复杂的合并方式,如按索引合并、多键合并等。 1、按索引合并 如果我们想要按照DataFrame对象的索引进行合并,可以使用left_index和right_index...
df2 = pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],'data2':range(3)}) df2 1 2 3 data2 key 0 0 a 1 1 b 2 2 d pd.merge(df1,df2)#默认情况 1 data1 key data2 0 0 b 1 1 1 b 1 2 6 b 1 3 2 a 0 4 4 a 0 5 5 a 0 ...