1. pandas读取excel合并单元格问题
网上查到的都是 df['col'] = df['col'].ffill()
这个能解决大部分简单合并的问题,遇到复杂的就不行了
遇到上图中 有空的情况,ffill() 也会向下填充。
所以不能通过这种方式
python
import openpyxl
# 拆分所有的合并单元格,并赋予合并之前的值。
# 由于openpyxl并没有提供拆分并填充的方法,所以使用该方法进行完成
def unmerge_and_fill_cells(worksheet):
all_merged_cell_ranges = list(
worksheet.merged_cells.ranges
)
for merged_cell_range in all_merged_cell_ranges:
merged_cell = merged_cell_range.start_cell
worksheet.unmerge_cells(range_string=merged_cell_range.coord)
for row_index, col_index in merged_cell_range.cells:
cell = worksheet.cell(row=row_index, column=col_index)
cell.value = merged_cell.value
# 读取原始xlsx文件,拆分并填充单元格,然后生成中间临时文件。
def unmerge_cell(filename):
wb = openpyxl.load_workbook(filename)
for sheet_name in wb.sheetnames:
sheet = wb[sheet_name]
unmerge_and_fill_cells(sheet)
filename = filename.replace(".xls", "_temp.xls")
wb.save(filename)
wb.close()
if __name__ == '__main__':
unmerge_cell("test.xlsx")
转自https://www.jb51.net/python/2884618do.htm
2. 向下合并excel中每列的重复数据
思路是首先读取循环每行每列的数据,同时创建列表,保存合并单元格信息、上一行的值、上一行的行号。 判断上一行的数据和当行的数据是否一致,一致就保存到列表中,不一致就合并上面保存的单元格,并清空。
但是发现了一个问题,我处理的是33列,9w行的excel数据,用openpyxl库,去执行合并单元格的操作,会很慢,大概执行了15个小时,直接崩溃。
有没有大佬请教一下,有没有办法优化