Python 对Excel求和、合并居中的操作

需求

原始表格：

想在Total列中对每日的Amount进行汇总，然后对Date和Total进行合并居中，效果如下：

思路

遍历Excel行，从第一个非空Date列开始，到下个非空Date列，对Amount列进行求和，结果赋给第一个非空Data列对应行的Total列。

代码

1. import os
2. import openpyxl
3. from openpyxl.styles import Border, Side, PatternFill, Font, GradientFill, Alignment
4. def range_sum(worksheet,start,end):
5. sum = 0
6. for row in worksheet[start:end]:
7. for cell in row:
8. if cell.value != None:
9. sum += cell.value
10. return sum
11. def is_blank_row(worksheet,row_num,max_col=None):
12. if not max_col:
13. max_col = worksheet.max_column
14. for cell in worksheet[row_num][:max_col]:
15. if cell.value:
16. return False
17. return True
18. def total_amount(worksheet):
19. """ 对某sheet的A、E列合并居中，并对E列求和 """
20. ws = worksheet
21. row, max_row = 4, ws.max_row
22. while row < ws.max_row:
23. sum_row_start, sum_row_end = row, row
24. for working_row in range(row + 1,max_row + 2):
25. if (not is_blank_row(worksheet, working_row-1) # 上一行有值
26. and (ws[f'A{working_row}'].value or is_blank_row(worksheet, working_row))): # A列有值 或 当前为空行（最后一次合并）
27. # 求和
28. sum_row_end = working_row - 1
29. ws[f'E{sum_row_start}'] = range_sum(ws,f'C{sum_row_start}',f'C{sum_row_end}')
30. # 合并居中
31. ws[f'E{sum_row_start}'].alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
32. ws[f'A{sum_row_start}'].alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
33. ws.merge_cells(f'E{sum_row_start}:E{sum_row_end}')
34. ws.merge_cells(f'A{sum_row_start}:A{sum_row_end}')
35. break
36. row = sum_row_end + 1
37. def main():
38. # 根据情况修改代码
39. in_file_name = 'In.xlsx'
40. processing_sheet = 'Sheet1'
41. path_name = 'D:\\Users\\Desktop\\Temp'
42. out_file_name = 'Out.xlsx'
43. wb = openpyxl.load_workbook(filename=os.path.join(path_name,in_file_name))
44. total_amount(wb[processing_sheet])
45. wb.save(os.path.join(path_name,out_file_name))
46. if __name__=='__main__':
47. main()

说明

本功能用到了openpyxl模块，更多Excel操作请见官网

本代码不支持Excel中间有空行的情况，最后有空行无影响

f'A{sum_row_start}'这样的代码用到了f-string功能，若python版本低于3.6，需改为'A'+str(sum_row_start)或其它形式

补充：Python3 Pandas DataFrame 对某一列求和

在操作pandas的DataFrame的时候，常常会遇到某些列是字符串，某一些列是数值的情况，如果直接使用df_obj.apply(sum)往往会出错

使用如下方式即可对其中某一列进行求和

1. dataf_test1['diff'].sum() // diff为要求和的列

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

原文链接：https://blog.csdn.net/helloword4217/article/details/88945745