Python用openpyxl怎么合并單元格A1 A2 A3

跟使用VBA處理一樣的方法，直接定義要合并的區域：

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mergeCell=shellname['A1:A3']

其中shellname是表格的名字

完整的函數如下：

openpyxl.worksheet.merge.MergeCells(count=None,?mergeCell=())

如何利用python實現表格每一行與另一表格逐行合并，如圖？

假設我有3個不同的清單

col1 = ['2006-03-28','2006-04-05','2006-04-06']col2 = ['IBM', 'MSFT', 'IBM']col3 = [1000, 1000, 500]

將這些列表合并到另一個列表中的最有效方法是：

col = [('2006-03-28', 'IBM', 1000),

('2006-04-05', 'MSFT', 1000),

('2006-04-06', 'IBM', 500)]

解決方案

col1 = ['2006-03-28','2006-04-05','2006-04-06'] col2 = ['IBM', 'MSFT', 'IBM'] col3 = [1000, 1000, 500] zip(col1, col2, col3)[('2006-03-28', 'IBM', 1000), ('2006-04-05', 'MSFT', 1000), ('2006-04-06', 'IBM', 500)]

如果您的列已在一個列表中，則可以使用 zip(*cols)

使用Python合并多個有密碼的EXCEL表格時，密碼已知，該怎么改進一下代碼實現合并？

【第一個問題】

如果打開文件下多個文件（不包含子目錄）：

import glob

for filename in glob.glob(r"f:/py/*.py"):

file = msoffcrypto.OfficeFile(open(filename, "rb"))

……

【第二個問題】

第二個問題提示'df0'沒有聲明，建議參考下concat用法

concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,

keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):

pd.concat()只是單純地把兩個表拼接在一起，參數axis用于指定是行還是列，axis默認是0。當axis=0時，pd.concat([obj1, obj2])的效果與obj1.append(obj2)是相同的；當axis=1時，pd.concat([obj1, obj2], axis=1)的效果與pd.merge(obj1, obj2, left_index=True, right_index=True, how=‘outer’)是相同的。objs：需要連接的對象集合，一般是列表或字典；axis：連接軸向；join：參數為‘outer’或‘inner’；join_axes=[]：指定自定義的索引；?? keys=[]：創建層次化索引；ignore_index=True：重建索引

df = pd.read_excel(decrypted)

print(df)

data = pd.concat([df0, df1, ...], axis=0)

從你給的代碼中看不出上面黑體標注的變量有些什么樣的關系……

python合并多個EXCEL表

在日常工作中經常回用到數據分析與統計工作，而在實施數據分析之前，最為最要的就是數據的搜集、整理工作。這里介紹一下多個相同格式的excel合并的處理。如果在excel文件表比較少時，手工合并還可以應付，當幾十個幾百個甚至更多的表時，手工合并效率會非常低，于是讓計算機自動合并處理，幫助我們完成工作就顯得非常有必要。

比如，在“2019年集團大學生招聘”下有兩個表格，想要實現的是將這兩個表格數據合并。

各個表中的數據格式如下圖：

結果：

有時候表格存放在文件夾下，現在需要將不同文件夾下的表格合并，此時需要對程序進行簡單的修改。

文件目錄結構如下：

在此之前需要先了解一下os模塊中的walk方法：

結果：

注意：os.walk()方法，它可以查詢到目錄下不同文件夾中的文件。其中，x代表的是文件路徑，y代表的是目錄下的文件夾，z代表的是目錄下的文件。

結果：

最后，需要注意，以上只是一個簡單的程序，對于數據量不是很大的場景，可以放心使用。但當數據量非常大時，程序還需要進一步優化，因為程序是將所有的數據保存在一個列表中，最后再一次性寫入excel表中，這里需要考慮excel版本是否支持大數據量的寫入，另外，也要考慮程序資源消耗的問題，內存可能不足。

python--pandas合并與連接

append 方法根據行在原數據框添加新的數據框。

如果想要合并后的數據框索引重寫排序，可以設置參數 ignore_index=True 。

concat 函數是panda自帶的，可以按行或按列合并多個pandas數據框。

按行合并多個數據框，需要注意的是 objs參數接受一個可迭代對象 。concat函數默認按行合并。

設置 ignore_index=True ，使合并后的數據框索引重新排序。

按行合并時，concat對所有的列進行全連接(參數 join='outer' )，沒有的列會填充為NaN。

設置參數 join='inner' ，可以只保留共有的列。

設置參數 axis=1 或 axis='columns' ，可以按列合并多個數據框。

merge 方法根據列或索引連接數據框。

當兩個數據框只有一個相同列時， merge 方法會自動根據相同列進行內連接， on 參數可以省略。

設置參數 how=['left','right','outer','inner','cross'] ，可以完成不同類型的連接。

當兩個數據框沒有相同列時，需要設置 left_on 和 right_on 參數，表示按這兩列進行連接。

如果需要根據數據框的索引進行連接，需要根據需求設置參數 left_index=True 或者 right_index=True 。

設置 suffixes ，可以給相同的列名添加后綴。默認后綴是 _x , _y 。

join 方法與 merge 方法作用相同，基本上 merge 方法已經可以完成所有的連接操作。

join 方法對按索引連接更方便而已。

當連接的兩個數據框中沒有相同列時，可以直接按索引進行左連接。

同樣，可以設置 how 參數，控制連接的行為。

當數據框中有相同列時，需要設置后綴。

Python使用openpyxl庫修改和合并Excel文檔

先來看看openpyxl庫的官方說明：openpyxl is a Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm files.這個庫是針對2010 及以上Excel文檔的，筆者測試過2007是會報錯的。

Python使用openpyxl庫在實際的應用中可以提高效率。本文分享測試兩個案例。

1、修改統計文檔數據??

讀取表中數據，計算平均分和總分，并且保存到最后兩列，最后再寫入到文件中。

2、多文檔合并

這個在實際的生活中可是大有用處。試想一下現在有很多報名表，需要將報名表集中在一起，那么只能一個個打開文檔復制粘貼，太低效率了。Python使用openpyxl庫就可以很快的完成將目錄下的.xlsx文件合并在一起。

get_all_xlsx_files函數的作用是找到目錄下的xlsx文件，并按照文件名進行排序；

merge_xlsx_files函數的作用是通過獲取表中數據，然后調用ws.append函數添加到匯總表的后面。

main主函數執行合并操作，并寫入匯總文件中。

合并效果如下：