用Python处理Excel表格的跨行计算方案

假设你用 pandas 库（处理表格数据的常用工具，新手易上手），直接给你可运行的代码方案，匹配你的需求：

步骤1：安装依赖（未安装的话）

打开命令行执行：

pip install pandas openpyxl
（openpyxl是读取xlsx格式文件的必要依赖）
步骤2：核心代码实现
假设你的Excel文件名为data.xlsx，表格列名分别是DC Inventory、Shipm to DC、US Forecast，我们要生成新列Updated Inventory，规则为：
第一行无前置行，直接用当前行的DC Inventory作为初始值
从第二行开始：Updated Inventory = 上一行的DC Inventory + 当前行的Shipm to DC + 当前行的US Forecast
手动循环写法（直观易懂）
import pandas as pd
# 读取Excel文件，默认读取第一个工作表
df = pd.read_excel("data.xlsx")
# 设置第一行的初始值
df.loc[0, "Updated Inventory"] = df.loc[0, "DC Inventory"]
# 从第二行开始逐行计算
for i in range(1, len(df)):
    prev_dc_inv = df.loc[i-1, "DC Inventory"]
    current_ship = df.loc[i, "Shipm to DC"]
    current_forecast = df.loc[i, "US Forecast"]
    df.loc[i, "Updated Inventory"] = prev_dc_inv + current_ship + current_forecast
# 把结果保存到新Excel文件
df.to_excel("updated_data.xlsx", index=False)
高效简化写法（利用pandas内置方法）
pandas的shift()可直接获取上一行数据，无需手动写循环，代码更简洁：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("data.xlsx")
# shift(1)取上一行的DC Inventory，第一行shift后为NaN，用fillna填充初始值
df["Updated Inventory"] = df["DC Inventory"].shift(1).fillna(df["DC Inventory"].iloc[0]) + df["Shipm to DC"] + df["US Forecast"]
df.to_excel("updated_data.xlsx", index=False)