用一个字段的同值合并excel 的 2 个Sheet 的方法

可以通过使用Excel的“合并单元格”和“SUMIF”函数来合并两个表单中相同字段值的行。

以下是具体步骤：

1. 打开Excel文档并选择要合并的两个表单。
2. 在新的工作表中创建一个表头，包括要合并的字段和合并后的结果字段。
3. 在结果字段下方的第一行输入SUMIF公式。例如，如果要合并的字段是A列，结果字段是B列，公式应如下所示：=SUMIF(Sheet1!A:A,A2,Sheet1!B:B)+SUMIF(Sheet2!A:A,A2,Sheet2!B:B)。该公式将计算所有在Sheet1和Sheet2中A列的单元格与当前行A列单元格相同的单元格的和，然后将两个值相加。
4. 将公式应用于所有行，直到表格中的所有唯一值都被合并为一个值。
5. 用“合并单元格”命令将每个唯一值的所有行合并成一个单元格。

完成上述步骤后，您将具有一个新的表单，其中所有相同字段值的行都已合并为一个单元格，并且可以轻松地导出或保存为其他格式。

相关问题

利用pandas合并同一个excel表里面的两个字段，生成一个新的字段，然后导出整个excel表

在Python的Pandas库中，你可以通过数据合并（Merging or Concatenating）操作将Excel表格中的两个字段结合生成新的字段。下面是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要导入`pandas`库，并读取Excel文件：

import pandas as pd

# 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件
df1 = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 假设Sheet1有你要合并的字段
df2 = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet2')

2. 确定需要合并的字段，例如df1中的field1和df2中的field2。假设你想把它们作为新字段new_field组合起来：

# 创建一个新列，可以使用字符串连接、加法或其他计算方法
df1['new_field'] = df1['field1'].map(str) + df2['field2']

或者如果你想要基于某些条件进行合并，可以使用merge或concat函数：

# 如果字段间存在关联键，如id
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_key', how='left')  # 'how'参数可以选择inner(内连接)、outer(外连接)等
merged_df['new_field'] = merged_df['field1_from_df1'] + merged_df['field2_from_df2']

3. 最后，将合并后的DataFrame保存回Excel文件：

# 将合并后的数据框写入新的Excel文件
merged_df.to_excel('output_file.xlsx', index=False)

记得替换上述示例中的文件名、sheet名称、字段名称和合并条件。

使用读取文件夹下所有excel文件中sheet_name=“功能点拆分表”的工作簿，需要识别字段的颜色并提取单元格的信息，其他为空的单元格向上合并单元格，合并列表生成EXCEL后导出

以下是实现该功能的代码，注释中有详细说明：

import os
from openpyxl import load_workbook,Workbook
from openpyxl.styles import PatternFill

# 定义需要读取的文件夹路径
folder_path = 'excel_files'

# 定义颜色对应的值
color_value = {
    'FFFFC000': '-',
    'FFFFFF00': 'x',
    'FF00B0F0': '√'
}

# 定义合并单元格的函数
def merge_cells(ws, row, col):
    # 向上遍历单元格，找到第一个不为空的单元格
    while row > 1 and ws.cell(row=row-1, column=col).value is None:
        row -= 1
    # 如果当前单元格和上方单元格的值相同，则合并单元格
    if row > 1 and ws.cell(row=row, column=col).value == ws.cell(row=row-1, column=col).value:
        ws.merge_cells(start_row=row, end_row=row, start_column=col, end_column=col)
        return row-1
    return row

# 定义一个工作簿对象
wb_out = Workbook()

# 遍历文件夹下的所有文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.xlsx'):
        print(f'正在处理文件 {filename}')
        # 打开工作簿
        wb_in = load_workbook(os.path.join(folder_path, filename))
        # 选择需要处理的工作表
        ws_in = wb_in['功能点拆分表']
        # 创建新的工作表
        ws_out = wb_out.create_sheet(title=filename.split('.')[0])
        # 遍历单元格
        for row in ws_in.iter_rows():
            for cell in row:
                # 如果单元格颜色在字典中，则提取对应的值
                if isinstance(cell.fill, PatternFill) and cell.fill.fgColor.rgb in color_value:
                    value = color_value[cell.fill.fgColor.rgb]
                else:
                    value = cell.value
                # 如果单元格为空，则向上合并单元格
                if value is None:
                    row_idx, col_idx = cell.row, cell.column
                    while value is None and row_idx > 1:
                        row_idx = merge_cells(ws_in, row_idx, col_idx)
                        value = ws_in.cell(row=row_idx, column=col_idx).value
                # 将值写入新的工作表
                ws_out.cell(row=cell.row, column=cell.column, value=value)
        # 删除默认的工作表
        wb_out.remove(wb_out['Sheet'])
        # 保存新的工作簿
        wb_out.save('output.xlsx')

该代码会遍历指定文件夹下的所有 `.xlsx` 文件，对每个文件中的名为“功能点拆分表”的工作表进行处理。对于每个单元格，如果其颜色在 `color_value` 字典中，则提取对应的值。如果单元格的值为空，则向上遍历单元格并找到第一个不为空的单元格，然后将这些单元格合并为一个单元格。最后将处理后的结果写入新的工作簿并导出。