在工作中经常遇到需要将数据输出到excel，且需要对其中一些单元格进行合并，比如如下表表格，需要根据a列的值，合并b、c列的对应单元格
pandas中的to_excel方法只能对索引进行合并，而xlsxwriter中，虽然提供有merge_range方法，但是这只是一个和基础的方法，每次都需要编写繁琐的测试才能最终调好，而且不能很好的重用。所以想自己写一个方法，结合dataframe和merge_range。大概思路是：
1、定义一个my_dataframe类，继承dataframe类，这样能很好的利用pandas的很多特性，而不用自己重新组织数据结构。
2、定义一个my_mergewr_excel方法，参数分别为：输出excel的路径、用于判断是否需要合并的key_cols列表、用于指明哪些列上的单元格需要被合并的列表
3、将my_dataframe封装为一个my_module模块，以备重用。
合并的算法如下：
1、根据给定参数的【关键列】，进行分组计数和排序，添加cn和rn两个辅助列
2、判断cn大于1的，该分组需要合并，否则该分组（行）无需合并（cn=1说明这个分组数据行是唯一的，无需合并）
3、对应需要合并的分组，判断当前列是不是在给定参数【合并列】中，是则用合并写excel单元格，否则就是普通的写excel单元格。
4、在需要合并的列中，如果对于的rn=1则调用merge_range，一次性写想下写cn个单元格，如果rn>1则跳过该单元格，因为在rn=1的时候，已经合并写了该单元格，若再重复调用erge_range，打开excel文档时会报错。
用图解释如下：
具体代码如下：
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# -*- 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) |
调用代码：
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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 11 2 1 1 12 2 1 1 13 2 1 1 14 3 1 1 15 3 1 1 1df.my_mergewr_excel('000_2.xlsx',['a'],['b','c']) |
效果如下：
也可以设置合并a、b列：
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df.my_mergewr_excel('000_2.xlsx',['a'],['a','b']) |
效果如下：
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原文链接：https://blog.csdn.net/cakecc2008/article/details/59203980
