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這篇文章主要介紹了Python如何實現Excel求和、合并居中的操作示例,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
原始表格:
想在Total列中對每日的Amount進行匯總,然后對Date和Total進行合并居中,效果如下:
遍歷Excel行,從第一個非空Date列開始,到下個非空Date列,對Amount列進行求和,結果賦給第一個非空Data列對應行的Total列。
import os import openpyxl from openpyxl.styles import Border, Side, PatternFill, Font, GradientFill, Alignment def range_sum(worksheet,start,end): sum = 0 for row in worksheet[start:end]: for cell in row: if cell.value != None: sum += cell.value return sum def is_blank_row(worksheet,row_num,max_col=None): if not max_col: max_col = worksheet.max_column for cell in worksheet[row_num][:max_col]: if cell.value: return False return True def total_amount(worksheet): """ 對某sheet的A、E列合并居中,并對E列求和 """ ws = worksheet row, max_row = 4, ws.max_row while row < ws.max_row: sum_row_start, sum_row_end = row, row for working_row in range(row + 1,max_row + 2): if (not is_blank_row(worksheet, working_row-1) # 上一行有值 and (ws[f'A{working_row}'].value or is_blank_row(worksheet, working_row))): # A列有值 或 當前為空行(最后一次合并) # 求和 sum_row_end = working_row - 1 ws[f'E{sum_row_start}'] = range_sum(ws,f'C{sum_row_start}',f'C{sum_row_end}') # 合并居中 ws[f'E{sum_row_start}'].alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center") ws[f'A{sum_row_start}'].alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center") ws.merge_cells(f'E{sum_row_start}:E{sum_row_end}') ws.merge_cells(f'A{sum_row_start}:A{sum_row_end}') break row = sum_row_end + 1 def main(): # 根據情況修改代碼 in_file_name = 'In.xlsx' processing_sheet = 'Sheet1' path_name = 'D:\\Users\\Desktop\\Temp' out_file_name = 'Out.xlsx' wb = openpyxl.load_workbook(filename=os.path.join(path_name,in_file_name)) total_amount(wb[processing_sheet]) wb.save(os.path.join(path_name,out_file_name)) if __name__=='__main__': main()
本功能用到了openpyxl模塊,更多Excel操作請見官網
本代碼不支持Excel中間有空行的情況,最后有空行無影響
f'A{sum_row_start}'這樣的代碼用到了f-string功能,若python版本低于3.6,需改為'A'+str(sum_row_start)或其它形式
補充:Python3 Pandas DataFrame 對某一列求和
在操作pandas的DataFrame的時候,常常會遇到某些列是字符串,某一些列是數值的情況,如果直接使用df_obj.apply(sum)往往會出錯
使用如下方式即可對其中某一列進行求和
dataf_test1['diff'].sum() // diff為要求和的列
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“Python如何實現Excel求和、合并居中的操作示例”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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