### 使用 Pandas 和 Openpyxl 处理带合并单元格的 Excel 文件 当处理带有合并单元格的 Excel 文件时，Pandas 可能无法直接识别这些合并区域的信息。因此，可以结合 `openpyxl` 来获取合并单元格的具体位置，并通过逻辑填充缺失值[^4]。 以下是完整的代码示例： ```python import pandas as pd from openpyxl import load_workbook def read_merged_cells(file_path): # 加载 workbook wb = load_workbook(filename=file_path, data_only=True) ws = wb.active # 获取所有合并单元格的位置 merged_cells = list(ws.merged_cells.ranges) # 将 Excel 转换为 DataFrame data = ws.values columns = next(data)[0:] df = pd.DataFrame(data, columns=columns) # 填充因合并单元格而丢失的内容 for mc in merged_cells: min_col, min_row, max_col, max_row = mc.bounds value = ws.cell(row=min_row, column=min_col).value # 遍历合并范围内的所有单元格并赋值 for row in range(min_row, max_row + 1): for col in range(min_col, max_col + 1): cell_value = ws.cell(row=row, column=col).value if not cell_value: # 如果为空，则填充原始值 ws.cell(row=row, column=col, value=value) # 更新 DataFrame updated_data = ws.values new_columns = next(updated_data)[0:] updated_df = pd.DataFrame(updated_data, columns=new_columns) return updated_df if __name__ == "__main__": file_path = "example_with_merges.xlsx" result_df = read_merged_cells(file_path) print(result_df) ``` #### 解析说明 上述代码实现了以下几个功能： 1. **加载 Workbook**：使用 `load_workbook` 方法加载 Excel 文件，并指定参数 `data_only=True` 以确保仅提取计算后的数值[^2]。 2. **获取合并单元格信息**：通过访问 `ws.merged_cells.ranges` 属性获得所有的合并单元格范围。 3. **转换为 DataFrame**：利用 `ws.values` 提取数据，并将其转化为 Pandas 的 DataFrame 结构。 4. **填充缺失值**：对于每一个合并单元格范围，遍历其内部的所有单元格，若发现空值则用左上角单元格的值进行填充。 5. **更新 DataFrame**：重新从工作表中提取数据，构建新的 DataFrame，从而反映填充后的结果。 --- ###