在Excel数据处理场景中，按行合并单元格文本是高频需求，比如将同一行的姓名、部门、工号合并为完整的人员信息，或是将多列地址片段拼接为完整地址。不同数据量和处理场景适合不同的实现方式，下面分别介绍公式和Python两种实现方案。
一、Excel内置公式实现按行合并
Excel自带多个文本拼接函数，适合处理少量数据，不需要额外安装工具，操作门槛低。
1. 使用&符号拼接
&是Excel中最基础的文本连接符，可以直接将多个单元格内容拼接起来，还可以插入自定义分隔符。
假设要合并A1、B1、C1三个单元格的内容，用短横线作为分隔符，公式如下：
=A1 & "-" & B1 & "-" & C1
如果需要合并整行的所有内容，只需要依次添加对应单元格的引用即可，比如合并A1到E1的内容：
=A1 & B1 & C1 & D1 & E1
2. 使用CONCAT函数拼接
CONCAT函数是Excel 2016及以后版本新增的拼接函数，支持直接选择单元格区域，不需要逐个引用单元格，适合合并连续多列的内容。
合并A1到E1的内容，公式如下：
=CONCAT(A1:E1)
如果需要添加分隔符，需要和TEXTJOIN函数配合使用，不过CONCAT本身不支持直接加分隔符，更推荐用下面的TEXTJOIN函数。
3. 使用TEXTJOIN函数拼接
TEXTJOIN函数支持自定义分隔符，还可以忽略空单元格，是Excel中按行合并文本最灵活的函数。
函数语法为：TEXTJOIN(分隔符, 是否忽略空单元格, 要合并的单元格区域)
合并A1到E1的内容，用短横线作为分隔符，忽略空单元格，公式如下：
=TEXTJOIN("-", TRUE, A1:E1)
如果不需要分隔符，第一个参数可以设置为空文本""：
=TEXTJOIN("", TRUE, A1:E1)
二、Python实现批量按行合并单元格文本
当需要处理成百上千行数据，或者需要定期重复执行合并操作时，用Python自动化处理效率更高，这里使用openpyxl库操作Excel文件。
1. 环境准备
首先需要安装openpyxl库，执行以下命令：
pip install openpyxl
2. 完整实现代码
以下代码实现读取Excel文件，将指定行的多个列内容合并后写入新列，支持自定义分隔符和忽略空值。
import openpyxl
def merge_row_cells(excel_path, sheet_name, merge_cols, target_col, separator="-", ignore_empty=True):
"""
按行合并Excel指定列的内容
:param excel_path: Excel文件路径
:param sheet_name: 工作表名称
:param merge_cols: 要合并的列字母列表，比如["A", "B", "C"]
:param target_col: 合并结果存放的目标列字母
:param separator: 分隔符
:param ignore_empty: 是否忽略空单元格
"""
# 加载工作簿
wb = openpyxl.load_workbook(excel_path)
# 获取指定工作表
ws = wb[sheet_name]
# 遍历所有行，从第一行开始（如果有表头可以调整起始行）
for row in range(1, ws.max_row + 1):
cell_values = []
for col in merge_cols:
# 获取单元格的值
cell_value = ws[f"{col}{row}"].value
# 处理空值情况
if cell_value is None:
if not ignore_empty:
cell_values.append("")
else:
cell_values.append(str(cell_value))
# 拼接内容
merged_value = separator.join(cell_values)
# 写入目标列
ws[f"{target_col}{row}"] = merged_value
# 保存文件，可以另存为新文件避免覆盖原数据
new_path = excel_path.replace(".xlsx", "_merged.xlsx")
wb.save(new_path)
print(f"处理完成，结果保存至：{new_path}")
# 调用示例：合并Sheet1中A、B、C列的内容，结果放到D列，用短横线分隔
merge_row_cells(
excel_path="test.xlsx",
sheet_name="Sheet1",
merge_cols=["A", "B", "C"],
target_col="D",
separator="-",
ignore_empty=True
)
3. 代码说明
上述代码的核心逻辑是遍历每一行的指定列，收集非空单元格的内容，再用分隔符拼接后写入目标列。如果需要处理有表头的文件，可以把遍历起始行改为2，跳过第一行表头。
如果要合并的行数非常多，还可以配合pandas库先读取数据，处理后再写回Excel，效率会更高，核心拼接逻辑如下：
import pandas as pd
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="Sheet1")
# 合并A、B、C列，用短横线分隔，忽略空值
df["合并结果"] = df[["A", "B", "C"]].apply(lambda x: "-".join(x.dropna().astype(str)), axis=1)
# 保存结果
df.to_excel("test_merged.xlsx", index=False)
两种方案的选择建议
如果只需要处理几行到几十行数据，优先使用Excel公式，操作快不需要写代码；如果需要处理上百行以上的数据，或者需要定期重复执行合并操作，优先使用Python方案，一次写好代码可以反复使用，大幅提升效率。
另外需要注意，Excel公式合并后的结果是文本格式，如果需要后续计算要确认格式是否正确；Python合并后的内容默认也是字符串类型，如果有特殊格式需求可以在代码中额外处理。