如何用pandas合并Excel单元格

Pandas并不能直接合并Excel单元格，但可以通过以下方法实现类似的效果：

1. 读取Excel表格数据，使用pandas的read_excel函数。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')

2. 使用pandas的fillna函数填充空值，可以使用ffill（forward fill）或bfill（backward fill）方法填充空值，使得每个单元格都有值。

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

3. 使用pandas的groupby函数对需要合并的列进行分组，然后使用agg函数对其他列进行聚合，如取平均值、求和等。

merged_df = df.groupby(['col1', 'col2']).agg({'col3': 'mean', 'col4': 'sum'}).reset_index()

这样就可以将相同的单元格值合并在一起，并计算其他列的聚合值。最后使用pandas的to_excel函数将结果保存为Excel文件。

merged_df.to_excel('merged_example.xlsx', index=False)

注意：这种方法只能实现相邻单元格值相同的合并，如果需要合并多个不相邻的单元格，建议使用Excel的合并单元格功能。

相关问题

pandas excel合并单元格

### 使用 Pandas 处理 Excel 中的合并单元格

当使用 `pandas` 库来处理包含合并单元格的 Excel 文件时，需要注意的是 `pandas` 并不直接支持读取或写入带有合并单元格的信息。然而，可以通过其他库如 `openpyxl` 或者自定义逻辑来间接实现这一功能。

对于读取含有合并单元格的 Excel 文件并将其转换成 DataFrame 的情况：

import pandas as pd

file_path = 'example_with_merged_cells.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')
print("原始数据:")
print(df)

这段代码会尝试加载指定路径下的 Excel 文件到一个新的 DataFrame 对象中[^2]。但是，默认情况下，`read_excel()` 函数不会保留原表中的任何格式化信息（比如合并单元格），它只会提取数值内容填充至 DataFrame 表格结构里。

为了写出带合并单元格效果的新 Excel 文件，则可以采用如下方式：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.styles import Alignment


def write_dataframe_with_merge(df, output_file, merge_columns=None):
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    # 将 DataFrame 写入工作簿
    for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
        ws.append(r)

    if merge_columns is not None and isinstance(merge_columns, list):

        prev_values = {}
        
        for col_name in merge_columns:
            column_index = df.columns.get_loc(col_name) + 1
            
            start_row = end_row = None
                
            for row_idx, value in enumerate(df[col_name], start=1):
                cell = ws.cell(row=row_idx+1, column=column_index)
                
                if (value != prev_values.get(col_name)) or ((row_idx == len(df)+1)):
                    if start_row is not None:
                        ws.merge_cells(start_row=start_row+1,
                                      start_column=column_index,
                                      end_row=end_row+1,
                                      end_column=column_index)
                        
                        merged_cell = ws[f'{chr(column_index+64)}{start_row+1}']
                        merged_cell.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")

                    start_row = end_row = row_idx
                    
                elif value == prev_values.get(col_name):
                    end_row += 1
                        
                prev_values[col_name] = value
        
    wb.save(output_file)


# 创建测试用 DataFrame
test_df = pd.DataFrame({
    "A": ["X", "Y"],
    "B": [1, 2],
})

write_dataframe_with_merge(test_df, "output_with_merged_cells.xlsx", ['A'])

上述函数接受一个 DataFrame (`df`) 及目标文件名作为输入参数，并允许通过可选参数 `merge_columns` 来指明哪些列应该被考虑做合并操作。该脚本遍历每一行，在发现连续相同值的情况下就会执行相应的合并动作[^3]。

pandas excel合并单元格内容

在 Pandas 中，可以使用 merge() 函数将两个 Excel 表格合并为一个。如果其中一个表格包含单元格合并的内容，可以使用 fillna() 函数将合并的单元格数据填充到相应的单元格中。

以下是一个示例代码，演示如何将两个 Excel 表格合并，并将合并的单元格内容填充到相应的单元格中：

import pandas as pd

# 读取两个 Excel 表格
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')

# 将两个表格合并为一个
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['ID'])

# 使用 fillna() 函数将合并的单元格数据填充到相应的单元格中
merged_df['Column_with_merged_cells'].fillna(method='ffill', inplace=True)

# 保存合并后的 Excel 表格
merged_df.to_excel('merged_table.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用 Pandas 的 read_excel() 函数读取了两个 Excel 表格。然后，我们使用 merge() 函数将这两个表格合并为一个。接着，我们使用 fillna() 函数将合并的单元格数据填充到相应的单元格中。最后，我们使用 to_excel() 函数将合并后的表格保存为一个新的 Excel 文件。