python之DataFrame實作excel合併單元格_python

這篇文章主要為大家詳細介紹了python之DataFrame實現excel合併單元格，具有一定的參考價值，有興趣的小伙伴們可以參考一下

在工作中經常遇到需要將資料輸出到excel，需要將其中一些單元格合併，例如如下表表格，需要根據A列的值，合併B、C列的對應單元格

pandas中的to_excel方法只能對索引進行合併，而xlsxwriter中，雖然提供有merge_range方法，但是這只是一個和基礎的方法，每次都需要編寫繁瑣的測試才能最終調好，而且不能很好的重用。所以想自己寫一個方法，結合dataframe和merge_range。大概思路是：

1、定義一個MY_DataFrame類，繼承DataFrame類，這樣能很好的利用pandas的許多特性，而不用自己重新組織資料結構。
2、定義一個my_mergewr_excel方法，參數分別為：輸出excel的路徑、用於判斷是否需要合併的key_cols列表、用於指明哪些列上的單元格需要被合併的列表
3、將MY_DataFrame封裝為一個My_Module模組，以備重用。

合併的演算法如下：

1、根據給定參數的【關鍵列】，進行分組計數和排序，新增CN和RN兩個輔​​助列
2 、判斷CN大於1的，該分組需要合併，否則該分組（行）無需合併（CN=1說明這個分組資料行是唯一的，無需合併）
3、對應需要合併的分組，判斷當前列是不是在給定參數【合併列】中，是則用合併寫excel單元格，否則就是普通的寫excel單元格。
4、在需要合併的列中，如果對於的RN=1則呼叫merge_range，一次性寫想下寫CN個單元格，如果RN>1則跳過該單元格，因為在RN=1的時候，已經合併寫了該儲存格，若再重複呼叫erge_range，開啟excel文件時會報錯。

用圖形解釋如下：

具體程式碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*- 
""" 
Created on 20170301 
 
@author: ARK-Z 
""" 
import xlsxwriter 
 
 
import pandas as pd 
 
class My_DataFrame(pd.DataFrame): 
  def __init__(self, data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False): 
    pd.DataFrame.__init__(self, data, index, columns, dtype, copy) 
 
  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 all([v in cols for i,v in enumerate(key_cols)])==False:   #校验key_cols中各元素 是否都包含与对象的列 
      print("key_cols is not completely include object's columns") 
      return False 
    if all([v in cols for i,v in enumerate(merge_cols)])==False: #校验merge_cols中各元素 是否都包含与对象的列 
      print("merge_cols is not completely include object's columns") 
      return False   
 
    wb2007 = xlsxwriter.Workbook(path) 
    worksheet2007 = wb2007.add_worksheet() 
    format_top = wb2007.add_format({'border':1,'bold':True,'text_wrap':True}) 
    format_other = wb2007.add_format({'border':1,'valign':'vcenter'}) 
    for i,value in enumerate(cols): #写表头 
      #print(value) 
      worksheet2007.write(0,i,value,format_top) 
     
    #merge_cols=['B','A','C'] 
    #key_cols=['A','B'] 
    if key_cols ==[]:  #如果key_cols 参数不传值，则无需合并 
      self_copy['RN']=1 
      self_copy['CN']=1 
    else: 
      self_copy['RN']=self_copy.groupby(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.groupby(key_cols,as_index=False).rank(method='max').ix[:,0] 
    #print(self) 
    for i in range(line_cn): 
      if self_copy.ix[i,'CN']>1: 
        #print('该行有需要合并的单元格') 
        for j,col in enumerate(cols): 
          #print(self_copy.ix[i,col]) 
          if col in (merge_cols):  #哪些列需要合并 
            if self_copy.ix[i,'RN']==1: #合并写第一个单元格，下一个第一个将不再写 
              worksheet2007.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]判断需要合并几个 
              #worksheet2007.write(i+1,j,df.ix[i,col]) 
            else: 
              pass 
            #worksheet2007.write(i+1,j,df.ix[i,j]) 
          else: 
            worksheet2007.write(i+1,j,self_copy.ix[i,col],format_other) 
          #print(',') 
      else: 
        #print('该行无需要合并的单元格') 
        for j,col in enumerate(cols): 
          #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)

呼叫程式碼：

import My_Module 
 
DF=My_DataFrame({'A':[1,2,2,2,3,3],'B':[1,1,1,1,1,1],'C':[1,1,1,1,1,1],'D':[1,1,1,1,1,1]}) 
 
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_mergewr_excel('000_2.xlsx',['A'],['B','C'])

效果如下：

##也可以設定合併A 、B列：

DF.my_mergewr_excel('000_2.xlsx',['A'],['A','B'])

效果如下：

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