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

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):

""" 对某sheet的A、E列合并居中，并对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 当前为空行(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():

# 根据情况修改代码

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()

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

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脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。