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openpyxl跨表求和

时间: 2023-10-13 13:18:28 浏览: 182
在openpyxl中,可以使用`Worksheet`对象的`cell()`方法来获取单元格。然后,使用`value`属性来获取单元格的值。对于跨表求和,可以使用`Workbook`对象的`get_sheet_by_name()`方法来获取另一个表的`Worksheet`对象,然后使用该对象的`cell()`和`value`属性获取单元格的值,最后将这些值相加即可。 以下是一个示例代码,假设有两个表Sheet1和Sheet2,都有一个名为"A1"的单元格,需要将它们的值相加: ```python from openpyxl import load_workbook # 加载工作簿 workbook = load_workbook('example.xlsx') # 获取 Sheet1 和 Sheet2 的 Worksheet 对象 sheet1 = workbook.get_sheet_by_name('Sheet1') sheet2 = workbook.get_sheet_by_name('Sheet2') # 获取 A1 单元格的值 a1_sheet1 = sheet1.cell(row=1, column=1).value a1_sheet2 = sheet2.cell(row=1, column=1).value # 求和 sum = a1_sheet1 + a1_sheet2 # 输出结果 print(sum) ``` 上述代码中,`load_workbook()`方法用于加载Excel文件,`get_sheet_by_name()`方法用于获取特定名称的工作表的`Worksheet`对象,`cell()`方法用于获取单元格对象,并使用`value`属性获取单元格的值。最后将两个单元格的值相加得到结果。
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def get_5_workdays_back(end_date=None): """计算从结束日期倒推5个工作日的起始日期""" end_date = pd.Timestamp.now().normalize() if end_date is None else end_date count = 0 current_date = end_date # 复用原有节假日配置 holidays = [ # 元旦(不调休) '2025-01-01', # 周三 # 春节(调休2天) '2025-01-28', '2025-01-29', '2025-01-30', '2025-01-31', '2025-02-01', '2025-02-02', '2025-02-03', '2025-02-04', # 1.28(除夕)-2.4 # 清明节(不调休) '2025-04-04', '2025-04-05', '2025-04-06', # 周五-周日 # 劳动节(调休1天) '2025-05-01', '2025-05-02', '2025-05-03', '2025-05-04', '2025-05-05', # 周四-周一 # 端午节(不调休) '2025-05-31', '2025-06-01', '2025-06-02', # 周六-周一 # 中秋节+国庆节(调休2天) '2025-10-01', '2025-10-02', '2025-10-03', '2025-10-04', '2025-10-05', '2025-10-06', '2025-10-07', '2025-10-08' # 周三-下周三 ] holiday_dates = pd.to_datetime(holidays) # 新增调休工作日列表(转换为日期格式) workdays_adjustment = [ '2025-01-26', # 周日补春节 '2025-02-08', # 周六补春节 '2025-04-27', # 周日补劳动节 '2025-09-28', # 周日补国庆 '2025-10-11' # 周六补国庆 ] adjustment_dates = pd.to_datetime(workdays_adjustment) # 转换日期格式 while count < 5: current_date -= pd.Timedelta(days=1) # 判断是否为有效工作日 is_workday = ( (current_date.weekday() < 5 or current_date in adjustment_dates) and current_date not in holiday_dates ) if is_workday: count += 1 return current_date, end_date # 获取处理后的数据 df = getchaoshi() # 计算时间范围 start_date, end_date = get_5_workdays_back() date_mask = (df['收案时间'] >= start_date) & (df['收案时间'] <= end_date) weekly_cases = df[date_mask].copy() # 添加状态分类列 weekly_cases['状态分类'] = weekly_cases['案件状态'].apply( lambda x: '已完成' if x in ['办结', '发件'] else '正在处理' ) # 分组统计 result = weekly_cases.groupby('组别').agg( 总案件数=('案件状态', 'count'), 已完成=('状态分类', lambda x: (x == '已完成').sum()), 处理中=('状态分类', lambda x: (x == '正在处理').sum()), 超时案件数=('是否超时', lambda x: (x == '是').sum()), 缓办案件数=('是否缓办', lambda x: (x == '是').sum()) # 新增行 ).reset_index() # 结果展示样例 print(result.to_markdown(index=False)) # 创建Excel写入对象(注意:需要安装openpyxl) with ExcelWriter('案件统计结果20250320.xlsx', engine='openpyxl') as writer: # 将result写入Sheet1 result.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 将原始数据写入Sheet2 df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet3', index=False)增加result的一行,为总案件数求和,已完成求和,处理中求和,超时案件数求和,缓办案件数求和

import pandas as pd # 读取原始Excel文件 input_file_wb = "D:\\资料\\资料\\数字通\\excel\\dfsj.xlsx" # 输入文件路径 input_file_sjk = "D:\\资料\\资料\\数字通\\excel\\sjk.xlsx" # 输入文件路径 output_file = "D:\\资料\\资料\\数字通\\excel\\result.xlsx" # 输出文件路径 # 读取数据(默认读取第一个sheet) dfWb = pd.read_excel(input_file_wb) dfSjk = pd.read_excel(input_file_sjk) # 检查必要列是否存在 required_columns_wb = ['姓名', '兑付金额/元'] if not all(col in dfWb.columns for col in required_columns_wb): missing = [col for col in required_columns_wb if col not in dfWb.columns] raise ValueError(f"缺少必要列: {missing}") # 检查必要列是否存在 required_columns = ['姓名', '订单金额'] if not all(col in dfSjk.columns for col in required_columns): missing = [col for col in required_columns if col not in dfSjk.columns] raise ValueError(f"缺少必要列: {missing}") # 按姓名和编号分组求和 result1 = dfWb.groupby(['姓名'], as_index=False)['兑付金额/元'].sum() result2 = dfSjk.groupby(['姓名'], as_index=False)['订单金额'].sum() # 比较姓名和金额是否一致,将不一致的保存到新的excel中,格式为 姓名 兑付金额/元 订单金额 # 合并两个结果,按姓名外连接,填充NaN为0 merged_df = pd.merge(result1, result2, on='姓名', how='outer').fillna(0) # 筛选出金额不一致的行 diff_df = merged_df[merged_df['兑付金额/元'] != merged_df['订单金额']] # 重新排列列顺序(确保格式为:姓名、兑付金额/元、订单金额) diff_df = diff_df[['姓名', '兑付金额/元', '订单金额']] # 保存到Excel文件 diff_df.to_excel(output_file, index=False) print(f"处理完成!结果已保存到: {output_file}") 是这样的

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