python实现excel表格合并,pandas合并多个excel文件
工作中经常需要将数据导出到excel中，需要对部分单元格进行合并，比如下表，需要根据a列的值合并B列和C列中对应的单元格。
熊猫中的to_excel方法只能合并索引，xlsxwriter中提供了merge_range方法，但只是基本方法。它每次都需要编写繁琐的测试才能最终调整好，而且不能很好的重用。所以想自己写一个方法，结合dataframe和merge_range。总的想法是：
1.定义一个MY_DataFrame类，继承DataFrame类，不用重新组织数据结构就可以很好的利用熊猫的很多特性。
2.定义一个my_mergewr_excel方法。参数有：Excel输出的路径，用来确定是否合并的key_cols列表，用来指明哪些列的单元格需要合并的列表。
3.将MY_DataFrame封装到My_Module模块中重用。
合并算法如下：
1.根据给定参数的【关键列】，对组进行计数和排序，增加两个辅助列CN和RN。
2.如果判断CN大于1，则需要合并分组；否则，分组(行)不需要合并(CN=1表示分组数据行是唯一的，不需要合并)
3.根据要合并的分组，判断当前列是否在给定的参数[合并列]中。如果有，合并写excel单元格；否则就把excel单元格写成普通的。
4.在要合并的列中，如果RN=1，调用merge_range，一次性记下CN个单元格。如果RN=1，跳过这个单元格，因为当RN=1时，这个单元格已经被合并写入了。如果你反复调用戈尔_range，你会在打开excel文档时得到一个错误。
如下图所示：
具体代码如下：
# -*-编码：utf-8 -*-
创建于20170301
@作者：ARK-Z
导入xlsxwriter
进口熊猫作为pd
类My_DataFrame(pd。数据帧):
def __init__(self，data=None，index=None，columns=None，dtype=None，copy=False):
pd.DataFrame.__init__(自身，数据，索引，列，数据类型，副本)
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 ([v in cols for I，v in enumerate(key_cols)])==false:#检查key _ cols中的所有元素是否包含带对象的列。
print(key_cols不是完全包含对象的列)
返回False
If ([v in cols for I，v in enumerate(merge_cols)])==false:#检查merge _ cols中的所有元素是否包含带对象的列。
打印( merge_cols不是完全包含对象的列)
返回False
wb2007=xlsxwriter。工作簿(路径)
worksheet 2007=WB 2007 . add _ worksheet()
format _ top=WB 2007 . add _ format({ border :1， bold:True， text_wrap:True})
format _ other=WB 2007 . add _ format({ border :1， valign:vcenter})
对于I，枚举中的值(列):#写入标头
#打印(值)
worksheet2007.write(0，I，value，format_top)
#merge_cols=[B ， A ， C]
#key_cols=[A ， B]
If _ cols==[]: #如果key_cols参数没有传递值，则不需要合并。
self_copy[RN]=1
self_copy[CN]=1
否则：
self _ copy[ rn ]=self _ copy . group by(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 . group by(key _ cols，as_index=False)。rank(method=max )。ix[:0]
#打印(自我)
对于范围内的I(line _ cn):
if self_copy.ix[i， CN]1:
#print(该行有需要合并的单元格)
对于j，枚举中的列(列):
#print(self_copy.ix[i，col])
Colin (merge _ cols): #哪些列需要合并？
If _ copy.ix [i， rn]==1: #组合写第一个单元格，下一个第一个单元格不再写。
工作表2007。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]，需要合并几个单元格。
#worksheet2007.write(i 1，j，df.ix[i，col])
否则：
及格
#worksheet2007.write(i 1，j，df.ix[i，j])
否则：
worksheet2007.write(i 1，j，self_copy.ix[i，col]，format_other)
#打印(，)
否则：
#print(此行中没有要合并的单元格)
对于j，枚举中的列(列):
#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)
呼叫代码：
导入我的模块
DF=My_DataFrame({A:[1，2，2，2，3，3]， B:[1，1，1，1，1]， C:[1，1，1，1，1，1]， D:[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 _ merge wr _ excel( 000 _ 2 . xlsx ，[A]，[B ， C])
效果如下：
您也可以设置合并A列和B列：
df . my _ merge wr _ excel( 000 _ 2 . xlsx ，[A]，[A ， B])
效果如下：
这就是本文的全部内容。希望对大家的学习有帮助，支持我们。
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时间：2018年3月30日
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