作者：小猪快跑

基础数学&计算数学，从事优化领域5年+，主要研究方向：MIP求解器、整数规划、随机规划、智能优化算法

如有错误，欢迎指正。如有更好的算法，也欢迎交流！！！——@小猪快跑

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Excel合并单元格并居中

如果我们想合并单元格A1:B1并居中：

from openpyxl.styles import Alignment
from openpyxl import load_workbook# 读取Excel文件
wb = load_workbook("excel.xlsx")
# 选择表名为 Sheet1 的表
ws = wb["Sheet1"]
# 合并单元格
ws.merge_cells('A1:B1')
# 单元格居中
ws['A1'].alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
# 保存Excel
wb.save("excel.xlsx")

Pandas.DataFrame groupby样式保存Excel

假设原始表格是这样的

a	b	c
A	1	0
A	1	1
A	2	2
B	2	3
B	2	4
C	3	5
X	3	6
X	3	7

然后想类似 groupby([‘a’,‘b’])样式保存成Excel

a	b	c
A	1	0
		1
	2	2
B	2	3
		4
C	3	5
X	3	6
		7

import numpy as np
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
import pandas as pddef merge_cells(df, key, output_path=None):"""key 列去重并合并单元格并居中Args:df: DataFrame输入表key: （多个）列名output_path: 保存路径Returns: Workbook 工作簿"""wb = Workbook()  # 创建工作簿ws = wb.active  # 获取第一个工作表# 把 key 列 调整到最前面，并进行排序col = key if isinstance(key, list) else [key]columns = [*col, *(set(df.columns) - set(col))]_df = df[columns]_df.sort_values(key, inplace=True)# 将每行数据写入工作表中for row in dataframe_to_rows(_df, index=False, header=True):ws.append(row)align = Alignment(horizontal="center", vertical="center")  # 居中样式idx = {-1, _df.shape[0] - 1}for i, _ in enumerate(col):c = _df[_].valuesidx.update(np.where(c[1:] != c[:-1])[0])sorted_idx = sorted(idx)for start, end in zip(sorted_idx[:-1], sorted_idx[1:]):# OpenPyXL 序号从1开始，所以行序号需要+2ws.merge_cells(start_row=start + 3, end_row=end + 2, start_column=i + 1, end_column=i + 1)# 仅需对合并单元格后的一个 cell 居中即可ws.cell(start + 3, i + 1).alignment = alignif output_path:# 保存writer中的数据至excelwb.save(output_path)return wbif __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame({"a": ["A", "A", "A", "B", "B", "C", "X", "X"],"b": [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],"c": range(8),})df.to_csv('input.csv', index=False)wb = merge_cells(df, ['a', 'b'], 'out.xlsx')