Excel合并单元格太坑了?别再用鼠标一个个复制了,13行Python代码搞定“快递明细”整理!
- 2026-11-10 11:58:16
Excel合并单元格太坑了?别再用鼠标一个个复制了,13行Python代码搞定“快递明细”整理!昨天才分享了《单元格拆分太复杂？Python助你三下五除二完成菜品的拆分（插上Ai的翅膀）》，就收到了一个反向需求的问题：快递单每行一个商品，怎么把同一人的订单的多行商品合并到一行？ 
先卖个关子：你有没有遇到过这样的excel表格，明明是同一收货人的信息，因为有多个商品，被拆成了好几行。现在想把这些行合并为一行，把所有商品及数量塞到一个单元格里。 针对这个问题，用python来解决，仅13行代码就能搞定。 先上完整代码： 
最后来看解决的思路和过程 第一步：读取源Excel文件 在这里使用了pandas来读取excel文件，pandas是数据清洗整理的强大工具。 第二步、构建字典，智能合并 这段代码首先判断当前行“地址”是否为空，如果不为空，说明是一个新的收货人，把所有字段追加到列表；如果为空，则说明是上一条的延续，只把商品拼接到列表的最后一个元素后面。 第三步：转为DataFrame并导出 这里借用pandas的强大功能，把字典转换为标准的DataFrame，并直接输出为新的Excel文件。 今天的分享是《单元格拆分太复杂？Python助你三下五除二完成菜品的拆分（插上Ai的翅膀）》的逆操作。无论是拆分单元格，还是合并单元格，你都不会再被繁琐的手动操作所束缚，不再因格式混乱而焦虑，你可以轻松应对各种类似的奇葩表格。 如果你觉得这篇文章对你有所帮助，欢迎转发给身边需要的朋友。
import pandas as pddf = pd.read_excel(r"E:\快递明细.xlsx")address_dict = {"收货人":[],"收货人电话":[],"地址":[],"商品名称及数量":[]}for _,row in df.iterrows():if not pd.isna(row.iloc[4]):address_dict["收货人"].append(row.iloc[2])address_dict["收货人电话"].append(row.iloc[3])address_dict["地址"].append(row.iloc[4])address_dict["商品名称及数量"].append(f"{row.iloc[0]}*{row.iloc[1]}")else:address_dict["商品名称及数量"][-1] += f"{row.iloc[0]}*{row.iloc[1]}"df = pd.DataFrame.from_dict(address_dict)df.to_excel(r"E:\快递明细_合并后.xlsx",index=False)
再来看效果：import pandas as pddf = pd.read_excel(r"E:\快递明细.xlsx")
address_dict = {"收货人":[],"收货人电话":[],"地址":[],"商品名称及数量":[]}for _,row in df.iterrows():if not pd.isna(row.iloc[4]):address_dict["收货人"].append(row.iloc[2])address_dict["收货人电话"].append(row.iloc[3])address_dict["地址"].append(row.iloc[4])address_dict["商品名称及数量"].append(f"{row.iloc[0]}*{row.iloc[1]}")else:address_dict["商品名称及数量"][-1] += f"{row.iloc[0]}*{row.iloc[1]}"
df = pd.DataFrame.from_dict(address_dict)df.to_excel(r"E:\快递明细_合并后.xlsx",index=False)
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