需求
原始表格：
想在Total列中對(duì)每日的Amount進(jìn)行匯總，然后對(duì)Date和Total進(jìn)行合并居中，效果如下：
思路
遍歷Excel行，從第一個(gè)非空Date列開(kāi)始，到下個(gè)非空Date列，對(duì)Amount列進(jìn)行求和，結(jié)果賦給第一個(gè)非空Data列對(duì)應(yīng)行的Total列。
代碼
import os
import openpyxl
from openpyxl.styles import Border, Side, PatternFill, Font, GradientFill, Alignment
def range_sum(worksheet,start,end):
sum = 0
for row in worksheet[start:end]:
for cell in row:
if cell.value != None:
sum += cell.value
return sum
def is_blank_row(worksheet,row_num,max_col=None):
if not max_col:
max_col = worksheet.max_column
for cell in worksheet[row_num][:max_col]:
if cell.value:
return False
return True
def total_amount(worksheet):
""" 對(duì)某sheet的A、E列合并居中，并對(duì)E列求和 """
ws = worksheet
row, max_row = 4, ws.max_row
while row ws.max_row:
sum_row_start, sum_row_end = row, row
for working_row in range(row + 1,max_row + 2):
if (not is_blank_row(worksheet, working_row-1) # 上一行有值
and (ws[f'A{working_row}'].value or is_blank_row(worksheet, working_row))): # A列有值 或 當(dāng)前為空行（最后一次合并）
# 求和
sum_row_end = working_row - 1
ws[f'E{sum_row_start}'] = range_sum(ws,f'C{sum_row_start}',f'C{sum_row_end}')
# 合并居中
ws[f'E{sum_row_start}'].alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
ws[f'A{sum_row_start}'].alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
ws.merge_cells(f'E{sum_row_start}:E{sum_row_end}')
ws.merge_cells(f'A{sum_row_start}:A{sum_row_end}')
break
row = sum_row_end + 1
def main():
# 根據(jù)情況修改代碼
in_file_name = 'In.xlsx'
processing_sheet = 'Sheet1'
path_name = 'D:\\Users\\Desktop\\Temp'
out_file_name = 'Out.xlsx'
wb = openpyxl.load_workbook(filename=os.path.join(path_name,in_file_name))
total_amount(wb[processing_sheet])
wb.save(os.path.join(path_name,out_file_name))
if __name__=='__main__':
main()
說(shuō)明
本功能用到了openpyxl模塊，更多Excel操作請(qǐng)見(jiàn)官網(wǎng)
本代碼不支持Excel中間有空行的情況，最后有空行無(wú)影響
f'A{sum_row_start}'這樣的代碼用到了f-string功能，若python版本低于3.6，需改為'A'+str(sum_row_start)或其它形式
補(bǔ)充：Python3 Pandas DataFrame 對(duì)某一列求和
在操作pandas的DataFrame的時(shí)候，常常會(huì)遇到某些列是字符串，某一些列是數(shù)值的情況，如果直接使用df_obj.apply(sum)往往會(huì)出錯(cuò)
使用如下方式即可對(duì)其中某一列進(jìn)行求和
dataf_test1['diff'].sum() // diff為要求和的列
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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