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  • Python怎么在Excel一个单元格里的内容拆分提取?有规律的话写代码可以处理,没有就没有办法如何将EXCEL表的数据分离出来?如图,B1输入:=LEFT(A1,FIND("排",A1)),即可将排数提取出来;C1输入公式:=RIGHT(A1...

    Python怎么在Excel中把一个单元格里的内容拆分提取?

    有规律的话写代码可以处理,没有就没有办法

    如何将EXCEL表中的数据分离出来?

    如图,B1输入:=LEFT(A1,FIND("排",A1)),即可将排数提取出来;

    C1输入公式:=RIGHT(A1,LEN(A1)-FIND("排",A1)),即号数;

    选中B1:C1,一拉填充,即排和号分开。

    怎么把Excel表格里的数据拆分开来打印

    数据不多的情况下把Excel表的数据拆分开来以直接使用某单进行填充即可。

    在F2单元格输入:=A2

    在H2单元格输入:=A20

    然后将F列填充至G列,H列填充至I列,最后向下填充至第17行即可。

    怎么把excel表格里的数据分开

    在B1单元格输入数组公式:(输入公式后CTRL SHIFT ENTER同时按)

    =LOOKUP(9^9,MID(A1,MATCH(1,MID(A1,ROW(1:9),1)^0,0),--ROW(1:9)))

    复制并下拉,就可以把A列中的数取出来了。

    由于你没有具体的数据样式和处理要求,所以只好给上面的万能公式。具体做法可根据你的数据结构情况和要求,可用LEFT、RHGHT、MID等函数直接提取,或者用FIND、LEN等函数进行查找并截取分开

    如何将一个excel工作表的数据拆分成多个sheet

    1excel的加载项方方格子,选择汇总拆分功能。

    2、在下拉菜单中选择拆分簿。

    3、设置要拆的工作表,以及需要储存的位置,然后点击确定。

    4、运行完成后,会有提示,可以直接查看文件。

    5、在指定的文件夹内就可以看到拆分好的表格。

    Excel如何从右提取、分割数据?

    B1输入

    =LEFT(RIGHT(" "

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  • 业务的需求公司的运营部门需要统计自本年度1月1日—9月30日所有相关供应商的商品动销数据。...下图为拆分后的结果,每个供应商会是一个单独的Excel文件产出: 拆分后子表内容是单个独立供应商所有的商品动销数据: P...

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    业务的需求

    公司的运营部门需要统计自本年度1月1日—9月30日所有相关供应商的商品动销数据。

    数据库导出的原始表格共计44857条数据。

    f8bdfd99-e457-42b1-9e8b-eeb24782b398.png

    因数据较多,且不同供应商在售的商品数量不同,所以无法对表格进行固定行数的拆分。

    需要针对不同供应商拆分成独立的子表格进行商品动销分析。

    下图为拆分后的结果,每个供应商会是一个单独的Excel文件产出:

    32c27147-a1c9-40c8-b4dd-002c4010560d.png

    拆分后子表内容是单个独立供应商所有的商品动销数据:

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    Python代码的实现

    1、读取原Excel文件

    前几行例行公事,没啥可解释的,闭着眼睛写

    对,这么简单的事情都要装逼,才能显示我们的与众不同

    import pandas as pd

    filepath = r'C:\Users\33589\Desktop\非烟销售数据汇总.xlsx'

    df = pd.read_excel(filepath)

    2、取出去重后的供应商列表

    下一行:通过unique函数,拿到目标分类筛选的名称列表(内心So easy 啊!!!)

    class_list = list(df['供应商'].unique())

    class_list

    3、产出每个供应商的Excel文件

    通过for循环 + 布尔值让系统自动筛选同名行,并进行保存!搞定!!

    for i in class_list:

    df_cut = df[df["供应商"]==i]

    df_cut.to_excel(r'.\%s.xlsx'%(i),encoding = 'utf-8')

    后记

    每当全年总结统计的时候,看到这么一个大的Excel表格,如果只是使用Excel来完成,带给运营的就是大量的重复筛选和统计劳动,简直傻眼。

    使用Python却只需要几行代码,虽然每个供应商的行数不定,却可以快速导出到不同的文件实现分析,即使文件非常大也不会有问题,并且代码编写一次就可以多次运行,体现Python高性能+自动化+应对复杂场景的强大。

    再次感谢“邋遢道人”提供真实案例的分享,也欢迎粉丝们提供真实案例投稿,欢迎哦^_^。

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  • 编辑 Excel 表格过程,除拆分单元格外,常常还会遇到把一个单元格内容拆分到两个或多个单元格或把一列拆分为两列或三列甚至更多列。无论是拆分单元格内容还是拆分列,都可以用分列法和公式法;如果数据有明...

    在 Excel 中,拆分单元格有两种方法,一种用 Excel 提供的选项拆分,另一种用快捷键拆分。Excel拆分单元格只能把合并后的单元格拆分,不能把一个没有合并过的独立单元格拆分为两个或两个以上。

    在编辑 Excel 表格过程中,除拆分单元格外,常常还会遇到把一个单元格内容拆分到两个或多个单元格或把一列拆分为两列或三列甚至更多列。无论是拆分单元格内容还是拆分列,都可以用分列法和公式法;如果数据有明显分隔符或分布均匀,可以用分列法;如果字母数字与汉字混杂不能用分列拆分,可以用公式法。

    一、Excel拆分单元格

    (一)方法一:选择法

    选中待拆分单元格,例如 A1 和 B1,选择“开始”选项卡,单击“合并后居中”右边的黑色小倒三角,在弹出的菜单中选择“取消合并单元格”,则 A1 和 B1 被重新分为两个单元格;操作过程步骤,如图1所示:

    d4bd9f0af646937b478d2ca4707fbc8f.gif

    图1

    提示:Excel拆分单元格不像 Word 可以设置拆分为几个,它只会根据合并单元格的数目拆分,例如合并单元格时是把两个单元格合并为一个单元格,则拆分时自动拆分为两;把三个单元格合并为一个单元格,拆分时自动拆分为三个,其它的以此类推。

    (二)方法二:快捷键法

    Excel拆分单元格快捷键为 Alt + H + M + U,操作方法为:选中 A1:C1 单元格,按住 Alt 键,按一次 H,按一次 M,再按一次 U,则 A1:C1 被重新拆分为三个单元格,操作过程步骤,如图2所示:

    0b4170d142024ff3791d112d8d5d21cd.gif

    图2

    提示:由于拆分后的单元格缺少边框,所以看起来三个单元格依然为一个,但文字已经移到了 A1 单元格;如果要给拆分后的单元格加上边框,可以按 Ctrl + 1 组合键,选择“边框”选项卡,点击外边框上的图标,单击“确定”即可。

    二、Excel拆分单元格内容

    (一)用“分列”的“分隔符”拆分

    1、假如要把服装表的“编号”列拆分为两列。右键第二列顶部的 B,在弹出的菜单中选择“插入”,则在第一列与第二列之间插入一列;单击 A 选择 A 列,选择“数据”选项卡,单击“分列”,打开“文本分列向导”窗口,“请选择最合适的文件类型”选择“分隔符号”,单击“下一步”,勾选“其他”,在其右边输入 -,单击“下一步”,单击“完成”,则第一列被从短横处拆分为两列;操作过程步骤,如图3所示:

    1b05ce0cc1f1a846b6dbf5e0e091f6e2.gif

    图3

    2、从拆分结果可以看出,拆分后拆分符(-)没有了,如果把一个字作为拆分符也是一样。另外,“文本分列向导”中提供了四种拆分符,分别为“Tab键、分号、逗号和空格”,如果要拆分的内容以其中某个符号居多,可以选它作拆分符。

    (二)用“分列”的“固定宽度”拆分,可以拆分为二列或三列以上

    1、右键 F 列字母 F,在弹出的菜单中选择“插入”,在 E 列右边插入一列;选中 E 列,选择“数据”选项卡,单击“分列”,打开“文本分列向导”窗口,“请选择最合适的文件类型”选择“固定宽度”,单击“下一步”,把鼠标移到要拆分处对应的标尺处,单击一下,则出现一个指向标尺的箭头,往右拖一点以使箭头恰好处于要拆分处,单击“下一步”,被拆分为的两部分左边加上黑色的背景,可以据此确认是否按要求拆分了,如果符合要求,单击“完成”,如果不符合要求,可以单击“上一步”继续调整,这里已经拆分好了,单击“完成”,则一列被拆分为两列;操作过程步骤,如图4所示:

    37f7648a-3057-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    图4

    2、如果要拆分为三列,在“文本拆分向导”窗口的“标尺处”多单击一次就会又出现一个箭头,其它的以此类推。“固定宽度”拆分适用于数据分布均匀对齐的列。

    (三)用公式拆分,适用于数据分布不均匀的列

    1、拆分列有明显字符的实例

    (1)假如要把价格列拆分为数字列与单位列。选中 G2 单元格,把公式 =LEFT(E2,FIND("元",E2)-1) 复制到 G2,按回车,返回 86.9,则E2 价格的数字被拆分到 G2,把鼠标移到 G2 右下角的单元格填充柄上,按住左键,往下拖,则价格列其它单元格的数字也被拆分到 G 列对应的单元格;把公式 =MID(E2,FIND("元",E2),3) 复制到 H2 单元格,按回车,则 E2 价格的单位被拆分到 H2,同样用往下拖的方法,把价格列其它单元格的单位拆分到 H 列对应的单元格;操作过程步骤,如图5所示:

    a991d855721546411c581e499132529a.gif

    图5

    (2)公式说明:

    A、Left函数的表达式为:=LEFT(Text, [Num_Chars]),Text 为源文本,Num_Chars 为要截取的字符数,可省略;

    Find函数的表达式为:=FIND(Find_Text, Within_Text, [Start_Num]),Find_Text 为要找的文本,Within_Text 为源文本,Start_Num 为查找开始位置,可省略。

    Mid函数的表达式为:=MID(Text, Start_Num, Num_Chars),Text 为源文本,Start_Num 为开始截取位置,Num_Chars 为截取字符数。

    B、公式 =LEFT(E2,FIND("元",E2)-1) 用 FIND("元",E2)-1 找出“元”在文本中的位置,由于要截取到数字,所以要减 1;然后用 Left函数截取数字。

    C、公式 =MID(E2,FIND("元",E2),3) 用 FIND("元",E2) 找出要截取的开始位置,然后用 Mid函数从找出的开始位置起截取 3 个字符。

    2、拆分混杂的字符串实例

    (1)假如要拆分由“字母数字 + 汉字 + 数字”组成的字符串为三列。选中 B1 单元格,把公式:
    =LEFT(A1,LOOKUP(1,0/((LENB(MID(A1,ROW($1:$15),1))=1)*(LENB(MID(A1,ROW($2:$16),1))=2)),ROW($1:$15)))
    复制到 B1,按回车,则 A1 中的内容左边的“字母数字”被拆分到 B1 单元格;把鼠标移到 B1 右下角的单元格填充柄上,按住左键,往下拖一直拖到 B3 单元格,则 A2 和 A3 中的内容的“字母数字”分别被拆分到 B2 和 B3 单元格;操作过程步骤,如图6所示:

    5f4317e3cd40a88cc65f94ff3c2bb8f2.gif

    图6

    (2)拆分后面的数字部分。选中 D1 单元格,把公式:
    =MID(A1,LOOKUP(1,0/(LENB(MID(A1,ROW($1:$15),1))=2),ROW($2:$16)),15)
    复制到 D1,按回车,则 A1 中的内容右边的“数字”被拆分到 D1 单元格;同样用往下拖的方法把 A2 和 A3 中的内容拆分到 D2 和 D3;操作过程步骤,如图7所示:

    566ac10a198b258098f7389af04e6da3.gif

    图7

    (3)拆分中间的汉字部分。选中 C1 单元格,把公式 =SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(A1,B1,""),D1,"") 复制到 C1,按回车,把 A1 内容中间的“汉字部分”拆分到 C1;同样用往下拖的方法,把 A2 和 A3 的内容的中间“汉字部分”分别拆分到 C2 和 C3;操作过程步骤,如图8所示:

    bed37653d6875a9e7164cefd53daa6f5.gif

    图8

    (4)公式说明:

    A、拆分左边“字母数字”的公式:
    =LEFT(A1,LOOKUP(1,0/((LENB(MID(A1,ROW($1:$15),1))=1)*(LENB(MID(A1,ROW($2:$16),1))=2)),ROW($1:$15)))

    ① 先用 MID(A1,ROW($1:$15),1) 把 A1 中的每个文字拆分开,结果为:

    {"W";"S";"-";"560";"长";"袖";"白";"衬";"衫";"8";"6";".";"9"},是怎么返回这个数组的?ROW($1:$15) 返回一个 1 到 15 的数组(15 表示 A1 中的字符总数),即 {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15},Mid 每次从数组中取出一个元素作为开始截取参数,并每次截取一个字符;例如:第一次从数组中取出 1,即从第一位开始截取,截取一个字符,返回 "W";第二次从数组中取出 2,即从第二位开始截取,截取一个字符,返回 "S";以此类推直到取完数组中的所有元素。

    ② 则 LENB(MID(A1,ROW($1:$15),1)=1 变为 LENB({"W";"S";"-";"560";"长";"袖";"白";"衬";"衫";"8";"6";".";"9"})=1,LenB 依次从数组中取出每一个元素,并返回它们的字节数,结果变为 {1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,1,1,1,1}=1,因为每个字母数字的字节数为 1,每个汉字的字节数为 2。然后再取数组中的每一个元素与 1 比较,如果等于 1,则返回 True,否则返回 False,最后返回{True,True,True,True,True,True,False,False,False,False,False,True,True,True,True}。

    ③ LENB(MID(A1,ROW($2:$16),1))=2 与 LENB(MID(A1,ROW($1:$15),1))=1 是一样的道理,所不同的是它从第二位开始把 A1 中的每个文字拆分开,也就是舍弃第一个字,为什么要这样拆分?LENB(MID(A1,ROW($2:$16),1))=2 返回的结果为 {1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,1,1,1,1,0}=2,然后取出数组中的每个元素与 2 比较,如果相等,则返回 True,否则返回 False,最后返回结果{False,False,False,False,False,True,True,True,True,True,False,False,False,False,False}。

    ④ 至此,(LENB(MID(A1,ROW($1:$15),1))=1)*(LENB(MID(A1,ROW($2:$16),1))=2) 变为:
    {True,True,True,True,True,True,False,False,False,False,False,True,True,True,True}*
    {False,False,False,False,False,True,True,True,True,True,False,False,False,False,False}
    接着把两个数组对应的元素相乘,True 被转为 1,False 被转为 0,返回结果为:{0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0},即第 6 个为 1,恰好是 A1 中数字 0 与汉字“长”相交的结果

    ⑤ 公式变为 =LEFT(A1,LOOKUP(1,0/({0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0}),ROW($1:$15))),接着用 0 除以数组中的每一个元素,公式变为:
    =LEFT(A1,LOOKUP(1,{#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,0,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!},ROW($1:$15)))
    只有 0 / 1 = 0,其它都返回分母为 0 错误(即 #DIV/0!);进一步计算 ROW($1:$15),它返回{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15}。

    ⑥公式变为:
    =LEFT(A1,LOOKUP(1,{#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,0,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!},{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15}))
    接着用 LookUp 在含有 #DIV/0! 的数组中查找 1,由于找不到 1,LookUp 返回小于等于 1 的最大值,所以返回第 6 个 0,然后再根据 0 在数组中的位置在 1 到 15 的数组中查找与 0 的位置(即第 6 位)对应的元素,因此返回 6。

    ⑦ 公式变为:=LEFT(A1,6),最后用 Left 从左边截取 A1 中的文字左边 6 个字符,即 WS-560。

    B、拆分右边部分的公式:=MID(A1,LOOKUP(1,0/(LENB(MID(A1,ROW($1:$15),1))=2),ROW($2:$16)),15)

    ① LENB(MID(A1,ROW($1:$15),1))=2 返回的值上面已经分析过,结果为{False,False,False,False,False,False,True,True,True,True,True,False,False,False,False},接着用 0 除以数组中的每个元素,返回结果为 {#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,0,0,0,0,0,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!}。

    ② ROW($2:$16) 返回 2 到 16 的数组,即 {2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16},则公式变为:
    =MID(A1,LOOKUP(1,{#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,0,0,0,0,0,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!,#DIV/0!},{2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16}),15)
    接着用 LookUp 在含有 #DIV/0! 的数组中查找 1,由于找不到 1,所以返回小于等于 1 的最大值,又由于有 5 个 0,所以返回最后一个 0,然后根据返回 0 在数组中的位置在 2 到 16 的数组中找与 0 对应位置的值,即第 11 位的值,该值为 12。

    ③ 公式变为:=MID(A1,12,15),最后用 Mid 把 A1 中的文字从第 12 开始截取,共截取 15 字符,返回 A1 中的文字后面的数字 86.9。提示:Mid函数如果指定的截取字符数大于文本长度,只截取到末尾。

    C、拆分中间的部分公式:=SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(A1,B1,""),D1,"")

    公式由两个 SubStitute函数嵌套组成,里面的 SUBSTITUTE(A1,B1,"") 用于替换 B1 的内容,即用“空”替换 A1 中的 B1(用 WS-560 替换“WS-560长袖白衬衫86.9”中“WS-560”);外面的 SubStitute 用于替换 D1 的内容,经 SUBSTITUTE(A1,B1,"") 的替换,公式变为:=SUBSTITUTE("长袖白衬衫86.9",D1,""),再用“空”替换 D1 的文字(86.9),最后返回“长袖白衬衫”。

    提示:公式 =SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(A1,B1,""),D1,"")可以省略 "",即可这样写:=SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(A1,B1,),D1,)。

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  • 业务的需求 公司的运营部门需要统计自本年度1月1日—9月30日所有相关供应商的商品动销...下图为拆分后的结果,每个供应商会是一个单独的Excel文件产出:拆分后子表内容是单个独立供应商所有的商品动销数据:Pytho...

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    业务的需求

    公司的运营部门需要统计自本年度1月1日—9月30日所有相关供应商的商品动销数据。

    数据库导出的原始表格共计44857条数据。

    aa294f8dc5cc9b1b33c4965f3ad7c50d.png

    因数据较多,且不同供应商在售的商品数量不同,所以无法对表格进行固定行数的拆分。

    需要针对不同供应商拆分成独立的子表格进行商品动销分析。

    下图为拆分后的结果,每个供应商会是一个单独的Excel文件产出:

    8754407a9080daff291a1478b8aa818d.png

    拆分后子表内容是单个独立供应商所有的商品动销数据:

    5aba4ce519587facf6f9062327979cb2.png

    Python代码的实现

    1、读取原Excel文件

    前几行例行公事,没啥可解释的,闭着眼睛写

    对,这么简单的事情都要装逼,才能显示我们的与众不同

    import pandas as pd
    filepath = r'C:\Users\33589\Desktop\非烟销售数据汇总.xlsx'
    df = pd.read_excel(filepath)

    2、取出去重后的供应商列表

    下一行:通过unique函数,拿到目标分类筛选的名称列表(内心So easy 啊!!!)

    class_list = list(df['供应商'].unique())
    class_list

    3、产出每个供应商的Excel文件

    通过for循环 + 布尔值让系统自动筛选同名行,并进行保存!搞定!!

    for i in class_list:
        df_cut = df[df["供应商"]==i]
        df_cut.to_excel(r'.\%s.xlsx'%(i),encoding = 'utf-8')

    后记

    每当全年总结统计的时候,看到这么一个大的Excel表格,如果只是使用Excel来完成,带给运营的就是大量的重复筛选和统计劳动,简直傻眼。

    使用Python却只需要几行代码,虽然每个供应商的行数不定,却可以快速导出到不同的文件实现分析,即使文件非常大也不会有问题,并且代码编写一次就可以多次运行,体现Python高性能+自动化+应对复杂场景的强大。

    再次感谢“邋遢道人”提供真实案例的分享,也欢迎粉丝们提供真实案例投稿,欢迎哦^_^。

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空空如也

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在表格中怎么拆分一个内容