Python使用xlrd读取Excel合并单元格数据

程一诺
程一诺
发布时间:2026-10-14| 3人浏览过
原创

本文介绍如何使用Python的xlrd模块读取Excel文件中的合并单元格数据。通过解析merged_cells属性,编写函数获取合并单元格的值,并判断指定坐标是否为合并单元格。

Python使用xlrd读取Excel合并单元格数据

目的:

Python可以利用xlrd模块来读取Excel数据,并按照预期的格式输出。

总体思路:

(1)要实现对Excel数据的读取,需要借助第三方应用,直接应用。

(2)实际操作时,与我们平时打开文件进行操作类似,先找到文件-->打开文件-->定义要读取的sheet-->读取出内容。

Excel处理合并单元格:

已存在合并单元格如下:

xlrd中的 merged_cells 属性介绍:


import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('./data/test_data.xlsx')
sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
merged = sheet.merged_cells # 返回一个列表 起始行,结束行,起始列,结束列)
print(merged)

读取合并单元格中的某一个单元格的值编写成一个方法:


def get_merged_cell_value(row_index,col_index):
  cell_value = None
  for (rlow, rhigh, clow, chigh) in merged:
    if (row_index >= rlow and row_index < rhigh):
      if (col_index >= clow and col_index < chigh):
        cell_value = sheet.cell_value(rlow, clow)
  return cell_value

print( get_merged_cell_value(0,1) )

给出坐标,判断是否为合并单元格:


#方法参数为单元格的坐标(x,y),如果给的坐标是合并的单元格,输出此单元格是合并的,否则,输出普通单元格
def get_merged_cell_value(row_index,col_index):
  for (rlow, rhigh, clow, chigh) in merged:
    if (row_index >= rlow and row_index < rhigh and col_index >= clow and col_index < chigh):
      print("此单元格是合并单元格")
    else:
      print("此单元格为普通单元格")

print( get_merged_cell_value(4,3) )

##读取第3列的所有数据,并进行降序排序
clox=3
list1=[]
for i in range(1,sheet.nrows):
  cell_value=float(sheet.cell_value(i,clox))
  list1.append(cell_value)
print(list1)
list1.sort()
list1.reverse()
print(list1)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持本站。

相关标签:

免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。

Python 相关产品和应用

全部下载
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。

scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。

Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。

Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。

pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。

FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架,支持类型提示和自动接口文档。

Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。

Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架,适合构建内容站点和业务系统。

Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。

SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。