该代码段定义了一个函数`Merge_cells`,它接受一个结果文件名、工作表名称和列编号作为参数。函数首先加载Excel工作簿,然后遍历指定列的数据,寻找相同值的连续单元格并进行合并。合并后,所有单元格的文本将居中对齐。最后,保存修改后的工作簿。示例调用展示了如何合并Sheet1的第4列(D列)。
摘要由CSDN通过智能技术生成
def Merge_cells(result_file, sheet_name, col_num):
wb = openpyxl.load_workbook(result_file)
ws = wb[sheet_name]
# 验证参数
if col_num < 1:
raise ValueError("col_num must be a positive integer.")
# 获取指定列数据
col_list = [cell[0].value for cell in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=col_num, max_col=col_num)]
if not col_list:
return # 列数据为空,无需合并
# 合并单元格的逻辑
merge_ranges = []
start_index = 0
current_value = col_list[0]
for i in range(1, len(col_list)):
if col_list[i] != current_value:
end_index = i - 1
if end_index >= start_index:
merge_ranges.append((start_index, end_index))
current_value = col_list[i]
start_index = i
# 合并单元格和设置对齐
col_letter = get_column_letter(col_num)
for start, end in merge_ranges:
merge_range = f"{col_letter}{start + 2}:{col_letter}{end + 2}"
ws.merge_cells(merge_range)
for row in ws[merge_range]:
for cell in row:
cell.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
wb.save(result_file)
Merge_cells(table_name, "Sheet1", 4) #调用Merge_cells 对sheet1中D列 合并单元格
Python
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文件_shel
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中的merge_cells固定
在使用
Python
进行数据处理和分析时,经常会涉及到表格数据的处理和展示。在处...
这里要说明一下,本文包含的代码并不是自己写的,是我找了很多文章拼凑出来的,比如如何找
相同
内容的
单元格
、怎么
合并
、怎么
居中
等等。出处许多,这边就不一个个放链接了。就当做一份自己写的学习笔记供大家参考。
本文结构 是分段讲解代码,文末放全部的代码
处理前的
单元格
----------------------->
可以看到有一些名字是重复的,我们现在要做的就是把这些重复的名字
合并
居中
,程序执行完的效果如图。
(大家可能会说,这不是多此一举吗,直接点
excel
中的
合并
并
居中
不就好了? 但.
本源码是一个使用
Python
编写的自动化办公工具,旨在帮助用户在
Excel
表格中自动
合并
具有
相同
内容的相邻
单元格
。通过使用这个工具,用户可以节省大量的时间和精力,提高工作效率。该工具的核心功能是遍历
Excel
表格中的每个
单元格
,检查其上下左右相邻的
单元格
是否具有
相同
的内容。如果发现相邻
单元格
的内容
相同
,则将这些
单元格
合并
为一个更大的
单元格
。这样,用户可以更清晰地查看和分析数据,而不会被重复的信息干扰。此外,该工具还提供了一些其他实用的功能,如:支持多种文件格式:除了常见的
Excel
文件(如.xlsx和.xls),该工具还支持其他表格文件格式,如CSV和TSV。自定义
合并
规则:用户可以根据需要设置
合并
规则,例如只
合并
特定的列或行,或者根据特定的条件进行
合并
。批量处理:该工具可以一次性处理多个文件,方便用户对大量数据进行处理。保存和导出:处理完成后,用户可以将结果保存到原始文件中,或者导出为新的
Excel
文件。简单易用的界面:该工具提供了一个简洁的图形用户界面,用户只需点击几下鼠标即可完成操作。总之,这个
Python
自动化办公源码是一个非常实用的工具,可以帮助用户快速高效地处理
Excel
表格中的数据。无论是需要进行数据分析的专业人士,还是需要处理大量表格数据的行政人员,这个工具都能为他们提供极大的便利。重新回答||
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