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  • import pandas as pdimport xlsxwriterfrom xlwt import Workbookdata=pd.read_excel(r'****待拆分文件路径******.xlsx',encode='gbk')area_list=list(set(data[u'*****名称***']))for j in area_list:file_name =...

    import pandas as pd

    import xlsxwriter

    from xlwt import Workbook

    data=pd.read_excel(r'****待拆分文件路径******.xlsx',encode='gbk')

    area_list=list(set(data[u'*****列名称***']))

    for j in area_list:

    file_name = str(j)

    file_route = "****拆分后文件保存路径*****" + str(j) + ".xls"

    book = Workbook(encoding='utf-8')

    sheet1 = book.add_sheet('Sheet2')

    book.save(file_route)

    writer=pd.ExcelWriter(file_route,engine='xlsxwriter')

    df=data[data[u'*****列名称******']==j]

    df.to_excel(file_route,sheet_name="Sheet1",index=False)

    print("DONE!")

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  • """python根据某一列内容拆分成多个excel"""import xlrd #对xls等excel文件的读取import xlwt #对xls等excel文件的写入workbook = xlrd.open_workbook(r"G:/博客园学习笔记(python)/python操作Excel/model.xlsx") #...

    """python根据某一列内容拆分成多个excel"""

    import xlrd #对xls等excel文件的读取

    import xlwt #对xls等excel文件的写入

    workbook = xlrd.open_workbook(r"G:/博客园学习笔记(python)/python操作Excel/model.xlsx") #打开excel

    sheet = workbook.sheet_by_index(0)#通过索引获取xls文件第0个sheet#读取列,从0到第4列 从0到第n列

    rows = [sheet.row_values(row,0,4) for row inrange(sheet.nrows)]

    good_lists={}#根据第r[n]列数据进行分割

    for r inrows:#因为我们是根据商品名称来切分,商品名在第三列。所以这里是r[2]

    if r[2] not ingood_lists:

    good_lists[r[2]] =[]

    good_lists[r[2]].append(r)for (good, lst) in good_lists.items(): #这里的good存的是商品

    wb =xlwt.Workbook()#新建sheet

    ws =wb.add_sheet(good)#这里先写入表头

    ws.write(0,0,'包号')

    ws.write(0,1,'数量')

    ws.write(0,2,'名称')

    ws.write(0,3,'序号')

    row_idx= 1

    for new_r inlst:#逐行写入

    col_idx =0for v innew_r:

    ws.write(row_idx,col_idx,v)

    col_idx= col_idx + 1row_idx= row_idx+1

    #保存的文件名为商品,好分辨切分出来的excel属于哪和商品

    wb.save('G:/博客园学习笔记(python)/python操作Excel/goods/'+good+'.xlsx')

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  • Python中将DataFrame类型的数据按某一列的值拆分成多个DataFrame类型的数据 1. 循环定义多个变量 当定义变量的个数是n时,定义n个变量: 注: eval()函数和exec()函数的区别: eval()函数只能计算单个...

            Python中将DataFrame类型的数据按某一列的值拆分成多个DataFrame类型的数据

    1. 循环定义多个变量

         当定义变量的个数是n时,定义n个变量:

       

    注:

    eval()函数和exec()函数的区别:

    eval()函数只能计算单个表达式的值,而exec()函数可以动态运行代码段。

    eval()函数可以有返回值,而exec()函数返回值永远为None。 

    2. 按某一列的值将DataFrame类型的数据拆分成多个DataFrame类型的数据

    3. 批量调用多个DataFrame类型的数据

           由于评论中有问到“那么批量调用这些dataframe的时候dataframe的名称怎么写”,那么在原有的基础上,给出了如何批量调用这些dataframe。

    1)批量打印多个DataFrame类型的数据

    2)批量修改多个DataFrame类型数据中[0,0]位置的元素为“aa”

      注:此处用到了dataframe类型数据的复制,若有需要见https://mp.csdn.net/console/editor/html/107539572中的介绍。

     

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  • python怎样按某一列拆分Excel表格

    千次阅读 2021-01-27 19:20:26
    #用python按某一列拆分Excel工作表,将内容写入一个工作簿 本次以“按照表中的某一列,将一张表格拆分为多张表”的需求为例,简单介绍这个过程中用到的pd.ExcelWriter,及每一句的作用。 如上表《学生.xlsx》,假设...

    pd.ExcelWriter@python

    用python按某一列拆分Excel工作表,将内容写入一个工作簿

    本次以“按照表中的某一列,将一张表格拆分为多张表”的需求为例,简单介绍这个过程中用到的pd.ExcelWriter,及每一句的作用。

    表
    如上表《学生.xlsx》,假设有14万行28列,请按照学校名,拆分表格(不想用复制粘贴)。

    writer = pd.ExcelWriter(out_worksheet)

    writer对象的一大作用:让数据可以以工作表的分隔方式,不间断地写入工作簿,即得到一个包含多张工作表的工作簿。如果不用它,而是直接指定工作簿的路径,那么即使有循环,最终得到的结果还是只包含一个工作表的工作簿。

    代码及解释如下

    import pandas as pd
    from time import time#用来计算时间,展示进度,减少焦虑
    
    in_ws='学生.xlsx'#给出要拆的表名
    out_ws='学生-按学校拆分结果.xlsx'#给出结果工作簿的名称
    lie_name='学校'#给出拆分依据的列名
    
    #以上,参数给好了,下面开始拆
    start_time=time()#记住开始时间
    # ~~~~~~~~~这里路径按自己的需求改,我目前将表放在桌面~~~~~~~~~
    file='C:/Users/wowowo/Desktop/'+in_ws
    sheet_df = pd.read_excel(file,names=None)#用pandas读取表格内容(有时候会需要加一个参数:encoding="utf-8")
    # print(sheet_df.head())#可以查看数据是否读进来了,有无偏差
    out_worksheet = 'C:/Users/wowowo/Desktop/' + out_ws
    writer = pd.ExcelWriter(out_worksheet)
    #这一句的作用是:创建一个工作簿对象,后面to_excel()要用到这个对象writer;
    #如果你打印writer,得到的答案是:<pandas.io.excel._xlsxwriter._XlsxWriter object at 0x00000000027B0FA0>;
    #插一句:这个工作簿对象writer有save()和close()方法,在写完数据后,要调用二者
    #好像是只用save()就可以了,一旦用了save(),工作簿就关了,后面的数据就写不进去了!所以如果有循环,save()要写在循环外面
    #seve()和close()的相同之处:都会关闭工作簿,从而事实上阻止后面的数据写入工作簿(即:程序运行不提示错误,但是后面的数据没有写进工作簿);
    # 相同之二:save()、close()都只能用一次,如果把save()/close()写在循环里面,会提示:Calling close() on already closed file. 即:这个文件现在已经关掉啦,我没办法再关一次
    
    separatedDataList = list(sheet_df.groupby([lie_name]))
    #这一步非常关键,直接将待拆的表,按照指定的列分组,然后装进一个list;
    #sheet_df.groupby([lie_name])可以将数据按照lie_name(即学校)分组,但是给出的是个对象,并不是实际数据,如果要查看分组后的数据,目前就是把它list(),然后print(这个list)
    # 但是注意,列表中的元素都是tuple,如('实验高中',表格数据blabla  [2694rows x 28 columns])的形式,<class 'tuple'>;
    # 而tuple的元素是两个str,<class 'str'>,tuple第一个元素的长度是学校名字的长度(如实验高中则长4),第二个元素的长度是数据行数(如2694行则长2694)
    for separatedData in separatedDataList:
        separatedData[1].to_excel(writer, sheet_name=separatedData[0], index=False)
        now_time = time()
        used_time = (now_time - start_time) / 60
        print(separatedData[0], '已处理', len(separatedData[1]), '行,', '已用时:%.2f' % used_time, '分')
    writer.save()
    # writer.close()#save()与close()都可,二选一,但注意,不要写到for里面去了
    print('the end')
    

    好了。

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  • python根据某一列内容拆分成多个excel

    千次阅读 2019-08-06 16:42:01
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    千次阅读 多人点赞 2020-08-18 11:48:45
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    千次阅读 2021-01-09 15:18:25
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  • 按某一列拆分EXCEL表

    千次阅读 2019-01-03 16:52:03
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