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

在工作中經常遇到需要將數據輸出到excel，且需要對其中一些單元格進行合并，比如如下表表格，需要根據A列的值，合并B、C列的對應單元格

pandas中的to_excel方法只能對索引進行合并，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的很多特性，而不用自己重新組織數據結構。

2、定義一個my_mergewr_excel方法，參數分別為：輸出excel的路徑、用于判斷是否需要合并的key_cols列表、用于指明哪些列上的單元格需要被合并的列表

3、將MY_DataFrame封裝為一個My_Module模塊，以備重用。

合并的算法如下：

1、根據給定參數的【關鍵列】，進行分組計數和排序，添加CN和RN兩個輔助列

2、判斷CN大于1的，該分組需要合并，否則該分組（行）無需合并（CN=1說明這個分組數據行是唯一的，無需合并）

3、對應需要合并的分組，判斷當前列是不是在給定參數【合并列】中，是則用合并寫excel單元格，否則就是普通的寫excel單元格。

4、在需要合并的列中，如果對于的RN=1則調用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，已經合并寫了該單元格，若再重復調用erge_range，打開excel文檔時會報錯。

用圖解釋如下：

具體代碼如下：

# -*- 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: #校驗key_cols中各元素 是否都包含與對象的列

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: #校驗merge_cols中各元素 是否都包含與對象的列

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): #寫表頭

#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 參數不傳值，則無需合并

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作為是否合并的依據

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('該行有需要合并的單元格')

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: #合并寫第一個單元格，下一個第一個將不再寫

worksheet2007.merge_range(i+1,j,i+int(self_copy.ix[i,'CN']),j, self_copy.ix[i,col],format_other) ##合并單元格，根據LINE_SET[7]判斷需要合并幾個

#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('該行無需要合并的單元格')

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)

調用代碼：

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：

也可以設置合并A、B列：

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

效果如下：

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總結

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