用python写一个Excel报表的代码要求合并历史月

要实现合并历史月的Excel报表，可以使用Python中的pandas库和openpyxl库。

首先，你需要读取Excel文件，并使用pandas库将其转换为数据框。然后，你可以使用pandas库中的groupby()函数来对数据进行分组并计算总和或平均值等聚合函数。最后，你可以使用openpyxl库来将数据框写入新的Excel文件中。

下面是一个简单的示例代码，假设你的Excel文件中有两个工作表，分别命名为“Sheet1”和“Sheet2”，并且它们都包含了“日期”和“销售额”两列数据。

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook, load_workbook

# 读取Excel文件
filename = "sales_report.xlsx"
book = load_workbook(filename)

# 将每个工作表转换为数据框
sheet1_df = pd.read_excel(filename, sheet_name="Sheet1")
sheet2_df = pd.read_excel(filename, sheet_name="Sheet2")

# 将日期列转换为日期格式
sheet1_df["日期"] = pd.to_datetime(sheet1_df["日期"])
sheet2_df["日期"] = pd.to_datetime(sheet2_df["日期"])

# 合并历史月数据
merged_df = pd.concat([sheet1_df, sheet2_df])
merged_df = merged_df.groupby(merged_df["日期"].dt.to_period("M")).sum()

# 将数据写入新的Excel文件中
new_filename = "merged_sales_report.xlsx"
writer = pd.ExcelWriter(new_filename, engine="openpyxl")
writer.book = book
merged_df.to_excel(writer, sheet_name="Merged Data")
writer.save()

在这个示例中，我们首先使用openpyxl库的load_workbook()函数来加载Excel文件，并使用pandas库的read_excel()函数将每个工作表转换为数据框。然后，我们使用pandas库中的to_datetime()函数将日期列转换为日期格式，这样我们就可以对日期进行分组。接下来，我们使用concat()函数将两个数据框合并为一个数据框，并使用groupby()函数对日期列进行分组并计算销售额的总和。最后，我们使用pandas库中的ExcelWriter()函数将数据写入新的Excel文件中。注意，我们将engine参数设置为"openpyxl"，这样我们就可以使用openpyxl库来处理Excel文件。

请注意，这只是一个简单的示例代码。如果你的Excel文件有不同的列或需要进行其他数据操作，请根据你的需求修改代码。