Pandas excel объединить ячейки

---

When you read an Excel file with merged cells into a pandas DataFrame, the merged cells will automatically be filled with NaN values.

The easiest way to fill in these NaN values after importing the file is to use the pandas fillna() function as follows:

df = df.fillna(method='ffill', axis=0)

The following example shows how to use this syntax in practice.

Suppose we have the following Excel file called merged_data.xlsx that contains information about various basketball players:

Notice that the values in the Team column are merged.

Players A through D belong to the Mavericks while players E through H belong to the Rockets.

Suppose we use the read_excel() function to read this Excel file into a pandas DataFrame:

import pandas as pd

#import Excel fie
df = pd.read_excel('merged_data.xlsx')

#view DataFrame
print(df)

        Team Player  Points  Assists
0  Mavericks      A      22        4
1        NaN      B      29        4
2        NaN      C      45        3
3        NaN      D      30        7
4    Rockets      E      29        8
5        NaN      F      16        6
6        NaN      G      25        9
7        NaN      H      20       12

By default, pandas fills in the merged cells with NaN values.

To fill in each of these NaN values with the team names instead, we can use the fillna() function as follows:

#fill in NaN values with team names
df = df.fillna(method='ffill', axis=0)

#view updated DataFrame
print(df)

        Team Player  Points  Assists
0  Mavericks      A      22        4
1  Mavericks      B      29        4
2  Mavericks      C      45        3
3  Mavericks      D      30        7
4    Rockets      E      29        8
5    Rockets      F      16        6
6    Rockets      G      25        9
7    Rockets      H      20       12

Notice that each of the NaN values has been filled in with the appropriate team name.

Note that the argument axis=0 tells pandas to fill in the NaN values vertically.

To instead fill in NaN values horizontally across columns, you can specify axis=1.

Note: You can find the complete documentation for the pandas fillna() function here.

Additional Resources

The following tutorials explain how to perform other common tasks in pandas:

Pandas: How to Skip Rows when Reading Excel File
Pandas: How to Specify dtypes when Importing Excel File
Pandas: How to Combine Multiple Excel Sheets

pandas.DataFrame.to_excel#

Write object to an Excel sheet.

To write a single object to an Excel .xlsx file it is only necessary to specify a target file name. To write to multiple sheets it is necessary to create an ExcelWriter object with a target file name, and specify a sheet in the file to write to.

Multiple sheets may be written to by specifying unique sheet_name . With all data written to the file it is necessary to save the changes. Note that creating an ExcelWriter object with a file name that already exists will result in the contents of the existing file being erased.

Parameters excel_writer path-like, file-like, or ExcelWriter object

File path or existing ExcelWriter.

sheet_name str, default ‘Sheet1’

Name of sheet which will contain DataFrame.

na_rep str, default ‘’

Missing data representation.

float_format str, optional

Format string for floating point numbers. For example float_format=»%.2f» will format 0.1234 to 0.12.

columns sequence or list of str, optional

Columns to write.

header bool or list of str, default True

Write out the column names. If a list of string is given it is assumed to be aliases for the column names.

index bool, default True

Write row names (index).

index_label str or sequence, optional

Column label for index column(s) if desired. If not specified, and header and index are True, then the index names are used. A sequence should be given if the DataFrame uses MultiIndex.

startrow int, default 0

Upper left cell row to dump data frame.

startcol int, default 0

Upper left cell column to dump data frame.

engine str, optional

Write engine to use, ‘openpyxl’ or ‘xlsxwriter’. You can also set this via the options io.excel.xlsx.writer , io.excel.xls.writer , and io.excel.xlsm.writer .

Deprecated since version 1.2.0: As the xlwt package is no longer maintained, the xlwt engine will be removed in a future version of pandas.

Write MultiIndex and Hierarchical Rows as merged cells.

encoding str, optional

Encoding of the resulting excel file. Only necessary for xlwt, other writers support unicode natively.

Deprecated since version 1.5.0: This keyword was not used.

Representation for infinity (there is no native representation for infinity in Excel).

verbose bool, default True

Display more information in the error logs.

Deprecated since version 1.5.0: This keyword was not used.

Specifies the one-based bottommost row and rightmost column that is to be frozen.

storage_options dict, optional

Extra options that make sense for a particular storage connection, e.g. host, port, username, password, etc. For HTTP(S) URLs the key-value pairs are forwarded to urllib.request.Request as header options. For other URLs (e.g. starting with “s3://”, and “gcs://”) the key-value pairs are forwarded to fsspec.open . Please see fsspec and urllib for more details, and for more examples on storage options refer here.

New in version 1.2.0.

Write DataFrame to a comma-separated values (csv) file.

Class for writing DataFrame objects into excel sheets.

Read an Excel file into a pandas DataFrame.

Read a comma-separated values (csv) file into DataFrame.

Add styles to Excel sheet.

For compatibility with to_csv() , to_excel serializes lists and dicts to strings before writing.

Once a workbook has been saved it is not possible to write further data without rewriting the whole workbook.

Create, write to and save a workbook:

To specify the sheet name:

If you wish to write to more than one sheet in the workbook, it is necessary to specify an ExcelWriter object:

ExcelWriter can also be used to append to an existing Excel file:

To set the library that is used to write the Excel file, you can pass the engine keyword (the default engine is automatically chosen depending on the file extension):

Источник

Merge rows based on value (pandas to excel — xlsxwriter)

I’m trying to output a Pandas dataframe into an excel file using xlsxwriter. However I’m trying to apply some rule-based formatting; specifically trying to merge cells that have the same value, but having trouble coming up with how to write the loop. (New to Python here!)

See below for output vs output expected:

(As you can see based off the image above I’m trying to merge cells under the Name column when they have the same values).

Here is what I have thus far:

Any help is greatly appreciated!

5 Answers 5

Your logic is almost correct, however i approached your problem through a slightly different approach:

1) Sort the column, make sure that all the values are grouped together.

2) Reset the index (using reset_index() and maybe pass the arg drop=True).

3) Then we have to capture the rows where the value is new. For that purpose create a list and add the first row 1 because we will start for sure from there.

4) Then start iterating over the rows of that list and check some conditions:

4a) If we only have one row with a value the merge_range method will give an error because it can not merge one cell. In that case we need to replace the merge_range with the write method.

4b) With this algorithm you ‘ll get an index error when trying to write the last value of the list (because it is comparing it with the value in the next index postion, and because it is the last value of the list there is not a next index position). So we need to specifically mention that if we get an index error (which means we are checking the last value) we want to merge or write until the last row of the dataframe.

4c) Finally i did not take into consideration if the column contains blank or null cells. In that case code needs to be adjusted.

Lastly code might look a bit confusing, you have to take in mind that the 1st row for pandas is 0 indexed (headers are separate) while for xlsxwriter headers are 0 indexed and the first row is indexed 1.

Here is a working example to achieve exactly what you want to do:

Источник

Добавить заголовок с объединенными ячейками из одного Excel и вставить в другой Excel Pandas

Я искал, как добавить / вставить / конкатенировать строку из одного Excel в другой, но с объединенными ячейками. Мне не удалось найти то, что я ищу.

Что мне нужно получить, так это:

И добавьте в самую первую строку этого:

Я попытался использовать pandas append (), но он разрушил расположение столбцов.

Есть ли способ, которым панды могли это сделать? Мне просто нужно буквально вставить заголовок в верхнюю строку.

Хотя я все еще пытаюсь найти способ, для меня было бы нормально, если бы у этого вопроса был дубликат, если я могу найти ответы или совет.

Вы можете попробовать это — stackoverflow.com/questions/25418620/…

Вы можете использовать pd.read_excel для чтения в книге нужных вам данных, в вашем случае это test1.xlsx. Затем вы можете использовать openpyxl.load_workbook(), чтобы открыть существующую книгу с заголовком, в вашем случае это «merge1.xlsx». Наконец, вы можете сохранить новый workbbok под новым именем (test3.xlsx), не изменяя две существующие книги.

Ниже я привел полностью воспроизводимый пример того, как вы можете это сделать. Чтобы сделать этот пример полностью воспроизводимым, я создаю merge1.xlsx и test1.xlsx.

Обратите внимание, что если в вашем ‘merge1.xlsx’ у вас есть только нужный заголовок и ничего больше в файле, вы можете использовать две строки, которые я оставил закомментированными ниже. Это просто добавит ваши данные из test1.xlsx в заголовок в merge1.xlsx. Если это так, вы можете избавиться от двух for llops в конце. В противном случае, как в моем примере, все немного сложнее.

При создании test3.xlsx мы перебираем каждую строку и определяем количество столбцов, используя len(df3.columns). В моем примере это равно двум, но этот код также будет работать для большего количества столбцов.

Ожидаемый результат 3 рабочих тетрадей:

Спасибо за ваш ответ. Мне удалось использовать ваши коды с некоторыми изменениями. Не возражаете, если я спрошу, есть ли параметр для .save (), чтобы не включать / удалять индекс?

Мне удалось удалить индекс, запустив # ws.cell(row=row_index+3, column=1).value = int(row_index) и установив в столбце этой строки значение 1 ws.cell(row=row_index+3, column=1).value = int(row[‘col_1’]).

Отлично, вы правы. Комментирование этой строки приведет к удалению индекса.

Спасибо! Последний вопрос, для последнего цикла, есть ли способ повторить его со всеми существующими столбцами? У меня 72 определенных столбца, это не улучшит мой код, если я напишу каждый из них. У каждого столбца есть уникальное имя. Я думаю о создании цикла for для столбца, но у меня возникла проблема с повторением уникальных имен столбцов.

Хороший вопрос. Я собираюсь обновить ответ, чтобы отразить свой ответ на это. По сути, мы могли определить количество столбцов с помощью len(df3.columns). а затем прокрутите каждый столбец в каждой строке.

Я обновил ответ, чтобы отразить ваш вопрос. В моем примере результаты остались прежними.

Источник

Читать объединенные ячейки в Excel с Python

Я пытаюсь читать объединенные ячейки Excel с Python с помощью xlrd.

Мой Excel: (обратите внимание, что первый столбец объединен по трем строкам)

Я хотел бы прочитать третью строку первого столбца как равную 2 в этом примере, но он возвращает » . Вы не знаете, как добраться до значения объединенной ячейки?

Что я хотел бы получить:

3 ответа

Я просто попробовал это и, похоже, работает для ваших данных образца:

Он отслеживает значения из предыдущей строки и использует их, если соответствующее значение из текущей строки пуст.

Обратите внимание, что приведенный выше код не проверяет, действительно ли данная ячейка является частью объединенного набора ячеек, поэтому она может дублировать предыдущие значения в тех случаях, когда ячейка действительно должна быть пустой. Тем не менее, это может помочь.

Дополнительная информация:

Впоследствии я нашел страницу документации, в которой говорится об merged_cells , который можно использовать для определения ячеек, которые включены в различные диапазоны объединенных ячеек. В документации говорится, что это «Новое в версии 0.6.1», но когда я попытался использовать его с xlrd-0.9.3, как установлено pip , я получил ошибку

NotImplementedError: formatting_info = Истина еще не реализована

Я не очень хочу начинать преследовать разные версии xlrd, чтобы протестировать функцию merged_cells , но, возможно, вам может быть интересно это сделать, если приведенный выше код недостаточен для ваших нужд, и вы сталкиваетесь с той же ошибкой, что и Я сделал с formatting_info=True .

Источник

Объединить/разъединить ячейки модулем openpyxl.

В материале рассказывается о методах модуля openpyxl , которые отвечают за такие свойства электронной таблицы как объединение/разъединение ячеек таблицы, а также особенности стилизации объединенных ячеек.

Содержание:

Объединение/слияние нескольких ячеек и их разъединение.

Модуль openpyxl поддерживает слияние/объединение нескольких ячеек, что очень удобно при записи в них текста, с последующим выравниванием. При слиянии/объединении ячеек, все ячейки, кроме верхней левой, удаляются с рабочего листа. Для переноса информации о границах объединенной ячейки, граничные ячейки объединенной ячейки, создаются как ячейки слияния, которые всегда имеют значение None .

Информацию о форматировании объединенных ячеек смотрите ниже, в подразделе «Оформление объединенных ячеек«.

Пример слияния/объединения ячеек с модулем openpyxl :

При открытии сохраненного документа и перехода по любой ячейки из диапазона ‘B2:E2’ видно, что этот диапазон ячеек стал единым. Дополнительно исчезла возможность добавить значения к другим ячейкам этого диапазона.

Теперь разъединим ячейки, которые были объединены ранее, для этого загрузим сохраненный документ.

Пример разъединения ячеек с модулем openpyxl :

При открытии сохраненного документа и перехода по любой ячейки из диапазона ‘B2:E2’ видно, что текст, записанный ранее в ячейку ‘B2’ принадлежит только ей. Дополнительно появилась возможность добавить значения к другим ячейкам диапазона ‘B2:E2’ .

Методы слияния ws.merge_cells() и разъединения ws.unmerge_cells() ячеек, кроме диапазона/среза ячеек могут принимать аргументы:

• start_row : строка, с которой начинается слияние/разъединение.
• start_column : колонка, с которой начинается слияние/разъединение.
• end_row : строка, которой заканчивается слияние/разъединение.
• end_column : колонка, которой заканчивается слияние/разъединение.

Оформление/стилизация разъединенных ячеек модулем openpyxl .

Объединенная ячейка ведет себя аналогично другим объектам ячеек. Различие заключается лишь в том, что ее значение и формат записываются в левой верхней ячейке. Чтобы изменить, например, границу всей объединенной ячейки, необходимо изменить границу ее левой верхней ячейки.

Источник