Question

我有一个看起来像的数据框

       column1    column2     column3    colum4  column5 
1      r_n_1      r_s_1       r_n_2      r_s_3   r_n_3
2      r_n_1      r_s_1       r_n_4      r_s_4   r_n_5
3      r_n_1      r_s_1       r_n_6      r_s_5   r_n_7
4      r_n_1      r_s_1       r_n_6      r_s_6   r_n_9
5      r_n_10     r_s_7       r_n_11     r_s_8   r_n_12
6      r_n_10     r_s_9       r_n_11     r_s_10  r_n_13

我想合并数据框中的单元格，以便可以在看起来像的excel中写

因此，基本上合并在excel中具有相同值的单元格。我猜我可以使用熊猫的MultiIndex，但我不知道该怎么做。

我获取此数据框的代码就像。

 new_list = []
    for k1 in remove_empties_from_dict(combined_dict):
     curr_dict = remove_empties_from_dict(combined_dict)[k1]
         for k2 in curr_dict:
              curr_dict_2=curr_dict[k2]
                for k3 in curr_dict_2:
                    curr_dict_3=curr_dict_2[k3]
                       for k4 in curr_dict_3:
                            curr_dict_4=curr_dict_3[k4]
                                new_dict= {'c1': k1, 'c2': k2, 'c3': k3, 'c4': k4,'c5': curr_dict_4}
new_list.append(new_dict)
df = pd.DataFrame(new_list)

Answer 1

我找不到直接函数来合并具有相似值的单元格，因此，我编写了一个代码来实现此功能。

print(df)

  column1 column2 column3 column4 column5
0   r_n_1   r_s_1   r_n_2   r_s_3   r_n_3
1   r_n_1   r_s_1   r_n_4   r_s_4   r_n_5
2   r_n_1   r_s_1   r_n_6   r_s_5   r_n_7
3   r_n_1   r_s_1   r_n_6   r_s_6   r_n_9
4  r_n_10   r_s_7  r_n_11   r_s_8  r_n_12
5  r_n_10   r_s_9  r_n_11  r_s_10  r_n_13

这是我必须使用的df。但是为了做到这一点，我迭代了一次以检查哪些值相似，然后将其替换为-。我之所以没有使用NoneType是因为表下方的单元格具有一个NoneType值，因此该代码的另一部分将继续进行无限迭代。我所做的是：

for i in df.columns:
    for j in range(len(df[i])):

        for k in range(j+1,len(df[i])):
            if df[i][j]== df[i][k]:                
                df[i][k]='-'

所以现在我的df看起来像：

print(df)

  column1 column2 column3 column4 column5
0   r_n_1   r_s_1   r_n_2   r_s_3   r_n_3
1       -       -   r_n_4   r_s_4   r_n_5
2       -       -   r_n_6   r_s_5   r_n_7
3       -       -       -   r_s_6   r_n_9
4  r_n_10   r_s_7  r_n_11   r_s_8  r_n_12
5       -   r_s_9       -  r_s_10  r_n_13

现在，我在数据框中拥有所有唯一值，我将检查df元素是有效输入还是-。 -的像元将与其上限值合并。我是通过以下方式做到的：

from openpyxl.workbook import Workbook    
exportPath = r'C:\Users\T01144\Desktop\PythonExport.xlsx'

wb= Workbook()
ws=wb.active
rowInd=1
colInd=1
colList=['-', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H','I'] # Continue if there are more columns  

for i in df.columns:
    for j in range(0,len(df[i])):
        if(df[i][j]!='-'):
            ws.cell(row=rowInd,column=colInd,value=df[i][j])            
        else:
            count=0
            for l in range(j+1,len(df[i])):
                count+=1
                if df[i][l]!='-':
                    count-=1
                    break
            ws.merge_cells(str(str(colList[colInd]+str(rowInd-1))+":"+str(colList[colInd]+str(rowInd+count))))
        rowInd+=1

    colInd+=1
    rowInd=1

我现在的输出是：

可以找到整个代码here。

注意：某些人在创建Excel后可能会收到此错误：

我们在'PythonExport.xlsx'中发现了一些内容问题。您是否希望我们尽力恢复原状？如果您信任此工作簿的来源，请单击“是”。

只需忽略此错误，然后单击是。

合并数据框中的值以在Excel中编写

1 个答案: