python excel表格纵向合并

在Python中，操作Excel表格通常会使用`openpyxl`或者`pandas`这样的库。纵向合并单元格通常是指将多个单元格合并为一个大的单元格，这样在视觉上它们会表现为一个单元格，而在数据处理上则只有一个值。以`openpyxl`为例，可以使用`merge_cells()`函数来纵向合并单元格。

以下是一个使用`openpyxl`纵向合并单元格的基本例子：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 假设我们有三个单元格，纵向合并从A1到A3
ws.merge_cells('A1:A3')

# 写入值到合并后的单元格
ws['A1'] = '合并后的单元格'

# 保存工作簿
wb.save('merged_example.xlsx')

在这个例子中，我们创建了一个新的Excel工作簿，然后选择了从A1到A3的单元格范围进行纵向合并，并将值写入到合并后的新单元格A1中。最后，我们保存了这个工作簿为`merged_example.xlsx`。

需要注意的是，合并单元格后，只有左上角的单元格（本例中的A1）的值会被保留，其他单元格的值将会被丢弃。因此，在合并之前，请确保只有需要保留的单元格包含有价值的数据。

相关问题

excel表格导入到jupyter后，1） 同一个表格内按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序。 （2） 计算每个人的平均营业额，表格纵标签显示：姓名、工号、营业额和柜台。 （3） 计算每个柜台的平均营业额 （4） 将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheet1和sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和。

可以使用 pandas 库来完成这些任务。

首先，需要导入 pandas 库和 Excel 文件：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='Sheet2')
df3 = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='Sheet3')

然后，按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序：

# 按照营业额升序，时间降序排序
df1 = df1.sort_values(['营业额', '时间'], ascending=[True, False])

接着，计算每个人的平均营业额，表格纵标签显示：姓名、工号、营业额和柜台：

# 计算每个人的平均营业额
df1_avg = df1.groupby(['姓名', '工号', '柜台'], as_index=False)['营业额'].mean()

# 设置表格纵标签
df1_avg = df1_avg.set_index(['姓名', '工号', '营业额', '柜台'])

然后，计算每个柜台的平均营业额：

# 计算每个柜台的平均营业额
df1_ct_avg = df1.groupby('柜台', as_index=False)['营业额'].mean()

接着，将 sheet1 和 sheet2 完成纵向合并，将 sheet1 和 sheet3 完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和：

# 纵向合并 sheet1 和 sheet2
df4 = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 横向合并 sheet1 和 sheet3
df5 = pd.concat([df1, df3], axis=1)

# 通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和
df5_sum = df5.groupby('级别')['营业额'].sum()

导入“超市营业额2”数据表： (1) 同一个表格内按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序。 (2) 计算每个人的平均营业额，表格纵标签显示：姓名、工号、营业额和柜台. () 计算每个柜台的平均营业额 (4) 将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheet1和sheets完成操向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和。

好的，我会根据您的要求依次回答您的问题。

1. 导入“超市营业额2”数据表并按要求排序：

为了导入数据表，您需要使用Python中的pandas库来读取数据表。以下是导入数据表并排序的代码：

import pandas as pd

# 读取数据表
df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx')

# 按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序
df = df.sort_values(['营业额', '时间'], ascending=[True, False])

2. 计算每个人的平均营业额：

对于这个问题，您需要使用pandas中的groupby函数来计算每个人的平均营业额，并且使用pivot_table函数将结果以表格的形式呈现。以下是计算每个人平均营业额的代码：

# 计算每个人的平均营业额
avg_sales = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台'])['营业额'].mean().reset_index()

# 表格纵标签显示：姓名、工号、营业额和柜台
pivot_table = pd.pivot_table(avg_sales, values='营业额', index=['姓名', '工号'], columns='柜台')

3. 计算每个柜台的平均营业额：

计算每个柜台的平均营业额与计算每个人的平均营业额类似，只需要将groupby函数中的分组列改为柜台即可。以下是计算每个柜台平均营业额的代码：

# 计算每个柜台的平均营业额
avg_sales = df.groupby('柜台')['营业额'].mean().reset_index()

4. 将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheet1和sheet2完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和：

为了完成这个问题，您需要使用pandas中的concat函数来完成纵向合并，使用merge函数来完成横向合并，并使用groupby函数来计算不同级别员工的营业额总和。以下是将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheet1和sheet2完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和的代码：

# 将sheet1和sheet2完成纵向合并
df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx')
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 将sheet1和sheet2完成横向合并
df3 = pd.read_excel('sheet1.xlsx')
df4 = pd.read_excel('sheet2.xlsx')
merged_df = pd.merge(df3, df4, on='柜台')

# 通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和
grouped_sales = merged_df.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index()