pandas 单元格合并

### 如何在 Pandas 中合并 DataFrame 的单元格 在 Pandas 中，`DataFrame` 并不直接支持像 Excel 那样的视觉上的单元格合并操作。然而，可以通过特定方式处理数据来实现逻辑上的合并效果。对于实际应用中常见的需求——将具有相同值的连续行或列显示为单一实体，在导出至 Excel 时可通过 `openpyxl` 或其他库模拟这种效果。 当涉及到展示层面而非存储结构本身的修改时，通常是在最终渲染阶段（比如写入 Excel 文件前），利用外部工具完成这一目标更为合适。下面提供了一个基于 Pandas 及其配合 `ExcelWriter` 来达到类似“合并”的例子[^2]： ```python import pandas as pd from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows from openpyxl.styles import Alignment # 创建示例 DataFrame data = { 'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': [1, 2, 3], } df = pd.DataFrame(data) # 找到需要被‘合并’的条件并标记起始位置 merge_conditions = {'A': lambda x: x != x.shift()} start_positions = df.groupby([(df.index == 0) | (~df['A'].duplicated())]).cumcount() with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer: wb = writer.book ws = wb.active # 将 DataFrame 转换为 Excel 表格形式 for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r) # 应用样式以模仿合并行为 for col_num, column_title in enumerate(df.columns.values, start=1): if column_title in merge_conditions.keys(): current_value = None span_start_row = None for row_idx, value in enumerate(df[column_title], start=2): # 开始于第二行因为第一行是表头 if value != current_value or row_idx == len(df)+1: if span_start_row is not None and current_value is not None: cell_range = f"{ws.cell(row=span_start_row, column=col_num).coordinate}:{ws.cell(row=row_idx-1, column=col_num).coordinate}" for cell in ws[cell_range]: for c in cell: c.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center") if row_idx-span_start_row>1: ws.merge_cells(cell_range) current_value = value span_start_row = row_idx writer.save() ``` 这段代码展示了如何创建一个简单的 `DataFrame` ，并通过遍历其中的内容找到应该被视作同一组的部分，最后使用 `openpyxl` 提供的功能对这些部分执行真正的合并动作，并调整居中对其等格式设置。