Python对Excel按列值筛选并拆分表格到多个文件的代码

我来详细讲解一下Python对Excel按列值筛选并拆分表格到多个文件的代码的完整实例教程。

示例说明

在本教程中，我们将以一个实例来说明如何使用Python对Excel表格按列值进行筛选并拆分成多个文件。假设我们有一张Excel表格，其中包含了两列数据：日期和销售额。现在我们需要按照日期来筛选表格，并将符合条件的行拆分成多个Excel文件。

我们的示例Excel表格如下所示：

日期	销售额
1/1/21	$100
1/2/21	$120
1/2/21	$150
1/3/21	$80
1/3/21	$200

我们需要按照日期筛选表格，并将符合条件的行拆分成多个Excel文件，例如：

• 1/1/21.xlsx：包含第一行数据
• 1/2/21.xlsx：包含第二行和第三行数据
• 1/3/21.xlsx：包含第四行和第五行数据

现在，我们开始展示如何用Python实现该功能。

步骤

1. 首先，我们需要安装pandas、openpyxl和os库，这三个库可以分别使用以下命令进行安装：

    pip install pandas
    pip install openpyxl
    pip install os

1. 接着，我们需要导入这三个库，使用以下代码进行导入：

    import pandas as pd
    from openpyxl import Workbook
    import os

1. 然后，我们需要读取Excel表格，并将其转换为DataFrame格式。使用以下代码进行读取：

    df = pd.read_excel('demo.xlsx', sheet_name='Sheet1')

1. 接着，我们需要通过遍历把符合条件的数据进行筛选，同时分别保存在一个新的DataFrame中。使用以下代码进行筛选：

    for date in df['日期'].unique():
        sub_df = df[df['日期'] == date]
        export_file_path = os.path.join(os.getcwd(), str(date)+'.xlsx')
        sub_df.to_excel(export_file_path, index=False)

在该代码段中，我们首先使用unique()函数获取表格中的所有唯一日期，并且使用for循环来遍历这些日期。然后，使用loc函数对每一行进行筛选，只选取对应日期的所有行，将其保存在一个新的DataFrame中，最后使用to_excel函数将其保存为一个新的Excel文件。

至此，我们的Python对Excel按列值筛选并拆分表格到多个文件的代码已经完成了。完整代码和结果如下：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
import os

df = pd.read_excel('demo.xlsx', sheet_name='Sheet1')
for date in df['日期'].unique():
    sub_df = df[df['日期'] == date]
    export_file_path = os.path.join(os.getcwd(), str(date)+'.xlsx')
    sub_df.to_excel(export_file_path, index=False)

结果：

• 1/1/21.xlsx：包含第一行数据
• 1/2/21.xlsx：包含第二行和第三行数据
• 1/3/21.xlsx：包含第四行和第五行数据

示例说明

接下来，我们将再给出一个示例来说明如何使用Python对Excel表格按列值进行筛选并拆分成多个文件。假设我们有一张Excel表格，其中包含了两列数据：学校和分数。现在我们需要按照学校来筛选表格，并将符合条件的行拆分成多个Excel文件。

我们的示例Excel表格如下所示：

学校	分数
浙大	90
浙大	80
北大	85
清华	95
北大	92

我们需要按照学校筛选表格，并将符合条件的行拆分成多个Excel文件，例如：

• 浙大.xlsx：包含第一行和第二行数据
• 北大.xlsx：包含第三行和第五行数据
• 清华.xlsx：包含第四行数据

现在，我们开始展示如何用Python实现该功能。

步骤

1. 首先，我们需要安装pandas、openpyxl和os库，这三个库可以分别使用以下命令进行安装：

    pip install pandas
    pip install openpyxl
    pip install os

1. 接着，我们需要导入这三个库，使用以下代码进行导入：

    import pandas as pd
    from openpyxl import Workbook
    import os

1. 然后，我们需要读取Excel表格，并将其转换为DataFrame格式。使用以下代码进行读取：

    df = pd.read_excel('demo.xlsx', sheet_name='Sheet1')

1. 接着，我们需要通过遍历把符合条件的数据进行筛选，同时分别保存在一个新的DataFrame中。使用以下代码进行筛选：

    for school in df['学校'].unique():
        sub_df = df[df['学校'] == school]
        export_file_path = os.path.join(os.getcwd(), str(school)+'.xlsx')
        sub_df.to_excel(export_file_path, index=False)

在该代码段中，我们首先使用unique()函数获取表格中的所有唯一学校，并且使用for循环来遍历这些学校。然后，使用loc函数对每一行进行筛选，只选取对应学校的所有行，将其保存在一个新的DataFrame中，最后使用to_excel函数将其保存为一个新的Excel文件。

至此，我们的Python对Excel按列值筛选并拆分表格到多个文件的代码已经完成了。完整代码和结果如下：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
import os

df = pd.read_excel('demo.xlsx', sheet_name='Sheet1')
for school in df['学校'].unique():
    sub_df = df[df['学校'] == school]
    export_file_path = os.path.join(os.getcwd(), str(school)+'.xlsx')
    sub_df.to_excel(export_file_path, index=False)

结果：

• 浙大.xlsx：包含第一行和第二行数据
• 北大.xlsx：包含第三行和第五行数据
• 清华.xlsx：包含第四行数据

希望这个实例教程能够对你有所帮助。