pandas合并单元格、拆分单元格

最新推荐文章于 2024-08-28 14:17:57 发布
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#pandas

博客主要围绕单元格操作展开，介绍了单元格的合并与拆分相关内容，涉及信息技术中数据处理方面的操作。
pandas合并，拆分excel
qinshi501的博客
06-26 695
new_df.to_excel(to_path, index=False) # 不包含原始索引，index=False。merged_df.to_excel(writer, sheet_name='合并', index=False)df1 = pd.read_excel(path, sheet_name='商品明细')df = pd.read_excel(path, sheet_name='商品明细')# 假设你想要将列'A'和'B'拆分到一个新的DataFrame中。# 读取第一个sheet的数据。
python -pandas -处理excel合并单元格问题
xuanzheA的博客
10-19 2613
【代码】python -pandas -处理excel合并单元格问题。
chatgpt赋能python：Python合并单元格的方法
lvsetongdao123的博客
06-04 1075
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
python Pandas合并（单元格、sheet、excel ）
伤心的辣条
08-28 1894
安装 Pandas 和 openpyxl 首先，确保已经安装了 Pandas 和 openpyxl。可以通过 pip 安装：
利用pandas拆分单元格并进行分组聚合
qq_51233573的博客
04-12 1584
背景： 最近指导老师布置了一个数据分析的任务要将三张表格进行整理 得到错题的数目 页行列表示错题的位置 思路： 我的思路是读取文件夹当中的文件名列表，然后利用for循环和pandas逐一读取每个文件。接下来是对文件的操作：1.逐列将每个单元格的数据拆分成单独的列 2.将拆分的列数据合并为一个整体的df对象 3.将文件夹当中的文件重复上述操作，最后将其合并为一个df对象 4.进行分组聚合操作 得到最后的结果 实操: 这里将重要的几个操作记录一下 1.利用os.listdir 返回得
将excel中的合并单元格拆分并填充数据
qq_17328759的博客
05-30 7690
需求场景： 有时候处理EXCEL时，会遇到合并单元格的数据。如果直接用pandas空值补全，会导致空单元格会被相邻的数据填充。需要处理合并单元格的同时，不影响原有的空值单元格。 实现思路： 使用 openpyxl 获取表中所有的合并单元格 根据合并单元格的信息，将合并单元格左上角，也就是start_cell单元格数据填充到其他的单元格中。 如果原有的单元格有一定的格式，比如居中、填充色、字体设置，将原有的格式设置到每一个单元格中。 实现代码： import openpyxl as xl import c
python对Excel合并单元格拆分
qq_45449956的博客
08-20 2167
拆分单元格的实现使用了第三方库openpyxl，但是这个库只支持xlsx类型的文件，所以如果我们有xls类型的文件的话要先转成xlsx类型 实现效果： 待拆分excel 拆分后的excel 具体实现步骤： 1.xls文件转xlsx文件： 也是借助一个库：pywin32 import win32com.client as win32 def changeXlsToXlsx(path, savePath): if path.endswith(".xls"): excel = win32.gen
【附代码】Python Excel合并单元格（OpenPyXL） Pandas.DataFrame groupby样式保存xlsx
ymzhu385的博客
02-19 5119
pandas groupby 后直接合并单元格保存Excel
Pandas——concat（合并）
12-22
文章目录1.前言2.垂直合并（axis = 0）3.join(合并方式)4.join_axes5.append (添加数据) 1.前言 pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理,使用 concat是一种基本的合并方式.而且concat中有很多参数可以调整,合并成你想要的数据形式. 2.垂直合并（axis = 0） axis=0是预设值，因此未设定任何参数时，函数默认axis=0 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.ones((4,5))*6, columns = ['a','b','c','d
pandas处理合并单元格
u014210048的专栏
12-23 5967
# https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36360005/article/details/112208014 pandas处理合并单元格
pandas处理excel单元格合并后的列
vergil_zsh的博客
01-26 7663
pandas处理excel单元格合并后的列
利用Python进行Excel的合并（使用pandas）
weixin_45923089的博客
11-02 4889
利用Python进行Excel的合并（使用pandas） 在网上找了很多Python处理Excel的方法和代码，都不是很尽人意，所以自己综合网上各位大佬的方法，自己进行了优化，具体的代码如下。 博主也是新手一枚，代码肯定有很多需要优化的地方，欢迎各位大佬提出建议~ 代码我自己已经用了一段时间，可以直接拿去用 主要功能 按行合并 ，即保留固定的表头（如前几行），实现多个Excel相同格式相同名字的表单按纵轴合并； 按列合并。 即保留固定的首列，实现多个Excel相同格式相同名字的表单按横轴合并； 表单集成
pandas数据合并拆分及聚合
m0_57916426的博客
07-24 259
使用groupby分组后的方法df.groupby().count()
Pandas读取excel合并单元格的正确姿势（openpyxl合并单元格拆分并填充内容）
热门推荐
iioSnail的博客
02-07 2万+
在pandas读取excel经常会遇到合并单元格的问题。大部分文章都说使用ffill解决，但是其存在问题，本文使用正确的方式解决该问题
pandas对excel进行拆分与合并
qq_32708671的博客
07-18 903
import pandas as pd import os work_dir = 'F:\data' split_dir = f'{work_dir}/splits' if not os.path.exists(split_dir): os.mkdir(split_dir) # 拆分单元格 # 读取原excel数据到pandas df_source = pd.read_csv(f'{work_dir}/Narrativedata.csv') print(split_dir) # print(.
pandas(十七)批量拆分与合并Excel文件
风华浪浪的博客
07-06 1541
Pandas批量拆分与合并Excel文件：1. 将一个大Excel等分，拆成多个Excel；2.将多个小Excel合并并标记来源
pandas读取带有合并单元格的excel表格
weixin_43305475的博客
04-20 1万+
pandas读取带有合并单元格的excel表格 今天在工作的时候碰到读取含有合并单元格的问题，发现读取出来的数据是这样的 发现合并单元格只有第一格有内容，其他的都被填充成空值了，找了一圈发现有一个办法可以这样解决。 df_ind['行业'] = df_ind['行业'].ffill() pandas自带的ffill函数意思是空值是前面的值向后填充，结果如下： ...
python excel合并单元格拆分填充
最新发布
05-23
### Python 中对 Excel 文件的合并单元格进行拆分并自动填充数据 在 Python 中，`openpyxl` 是一种非常强大的工具，用于操作 `.xlsx` 格式的 Excel 文件。通过 `openpyxl` 可以轻松实现对合并单元格的拆分以及数据填充功能[^1]。 以下是具体方法： #### 方法一：使用 `openpyxl` 可以通过以下步骤完成合并单元格的拆分与数据填充： 1. **加载工作簿和指定的工作表** 使用 `openpyxl.load_workbook()` 加载目标 Excel 文件，并选取需要处理的工作表。 2. **获取所有合并单元格范围** 利用 `sheet.merged_cells.ranges` 获取当前工作表中所有的合并单元格范围列表。 3. **逐个拆分合并单元格** 遍历这些合并单元格范围，调用 `unmerge_cells()` 函数将其拆分为独立单元格。 4. **填充原始值至拆分后的单元格** 将原合并单元格左上角（即 start_cell）的值赋给拆分后对应的每个单元格。 5. **保存修改后的工作簿** 下面是完整的代码示例： ```python import openpyxl path = r"example.xlsx" # 原始文件路径 path_new = r"output_example.xlsx" # 输出文件路径 sheet_name = "Sheet1" # 打开工作簿并选择特定工作表 workbook = openpyxl.load_workbook(path) worksheet = workbook[sheet_name] # 获取所有已合并的单元格范围 merged_ranges = worksheet.merged_cells.ranges.copy() for merged_range in merged_ranges: # 起始单元格 (通常是左上角的那个单元格) start_cell = worksheet.cell(merged_range.min_row, merged_range.min_col) # 拆分合并单元格 worksheet.unmerge_cells(str(merged_range)) # 遍历该范围内所有单元格并将起始单元格的值填入 for row_idx in range(merged_range.min_row, merged_range.max_row + 1): for col_idx in range(merged_range.min_col, merged_range.max_col + 1): current_cell = worksheet.cell(row=row_idx, column=col_idx) current_cell.value = start_cell.value # 保存更改到新文件 workbook.save(path_new) workbook.close() ``` 此脚本会将输入 Excel 文件中的所有合并单元格逐一拆解，并把原来的内容复制到每一个单独的小单元格里[^1]^。 #### 方法二：利用 Pandas 和 Openpyxl 结合 虽然 `pandas` 主要是用来分析表格数据而不是直接编辑 Excel 的结构化属性，但它也可以间接辅助解决此类问题。例如先借助 `openpyxl` 完成初步转换再导入 DataFrame 进一步加工或者导出最终结果[^3]^。 不过需要注意的是，在某些情况下仅靠 `pandas` 并不足以完全满足需求，因为其主要关注数值型数据而非复杂的样式或布局调整等问题。 --- ### 注意事项 - 如果源 Excel 文档中有特殊格式（如颜色、边框等），单纯依靠上述方式可能无法保留原有外观特性。此时需额外引入其他扩展包来支持更精细的操作。 - 当面对大规模数据集时应考虑性能优化措施以免程序运行时间过长甚至崩溃。 ---
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