用python写一个将一个多sheet表的excel按照某列进行拆分成多个excel的代码程序

时间: 2023-05-27 10:05:25 浏览: 60
以下是一个实现此功能的Python代码示例: ```python import pandas as pd # 读取多sheet表格 df_dict = pd.read_excel('input_file.xlsx', sheet_name=None) # 按照某列进行拆分 split_column = '某列名' for sheet_name, df in df_dict.items(): for value in df[split_column].unique(): filtered_df = df[df[split_column] == value] # 将拆分后的数据保存到单独的excel文件中 output_file_name = f'{sheet_name}_{value}.xlsx' filtered_df.to_excel(output_file_name, sheet_name=sheet_name, index=False) ``` 这段代码首先使用`pd.read_excel()`函数读取一个多sheet表格,并将每个sheet的数据存储在一个名为`df_dict`的字典中。 然后,代码遍历每个sheet的数据,并使用`unique()`方法获取该sheet中某列的所有唯一值。随后,代码使用布尔索引将数据筛选为仅包含特定唯一值的数据,并将其保存到一个新的excel文件中,该文件名包含原始sheet的名称和筛选值。
相关问题

python代码,读取excel的一个sheet,按某列拆分成多个excel

好的,可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。具体步骤如下: 1. 安装pandas库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install pandas ``` 2. 导入pandas库: ```python import pandas as pd ``` 3. 使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件中的数据: ```python df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet1') ``` 其中,filename.xlsx为Excel文件名,sheet1为需要读取的sheet名称。 4. 按照某列进行拆分,可以使用pandas库中的groupby函数: ```python grouped = df.groupby('column_name') ``` 其中,column_name为需要拆分的列名。 5. 将拆分后的数据写入不同的Excel文件中,可以使用pandas库中的to_excel函数: ```python for name, group in grouped: group.to_excel(f'{name}.xlsx', index=False) ``` 其中,name为拆分后的组名,group为该组的数据。 完整代码如下: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件中的数据 df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet1') # 按照某列进行拆分 grouped = df.groupby('column_name') # 将拆分后的数据写入不同的Excel文件中 for name, group in grouped: group.to_excel(f'{name}.xlsx', index=False) ``` 需要注意的是,该代码中的column_name需要替换成实际需要拆分的列名。

python代码,读取excel的一个sheet,首行为标题,按某列拆分成多个excel

好的,具体步骤如下: 1. 安装pandas库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install pandas ``` 2. 导入pandas库: ```python import pandas as pd ``` 3. 使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件中的数据,并指定第一行为标题: ```python df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet1', header=0) ``` 其中,filename.xlsx为Excel文件名,sheet1为需要读取的sheet名称,header=0表示第一行为标题。 4. 按照某列进行拆分,可以使用pandas库中的groupby函数: ```python grouped = df.groupby('column_name') ``` 其中,column_name为需要拆分的列名。 5. 将拆分后的数据写入不同的Excel文件中,可以使用pandas库中的to_excel函数: ```python for name, group in grouped: group.to_excel(f'{name}.xlsx', index=False) ``` 其中,name为拆分后的组名,group为该组的数据。 完整代码如下: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件中的数据,并指定第一行为标题 df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet1', header=0) # 按照某列进行拆分 grouped = df.groupby('column_name') # 将拆分后的数据写入不同的Excel文件中 for name, group in grouped: group.to_excel(f'{name}.xlsx', index=False) ``` 需要注意的是,该代码中的column_name需要替换成实际需要拆分的列名。

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可以使用xlrd库和xlwt库来实现按照空列将Excel拆分成多个Excel的操作。首先,使用xlrd库打开原始Excel文件,然后通过sheet_by_index方法获取第一个sheet的数据。接下来,根据空列将数据进行分割,并将分割后的数据保存到一个字典中。然后,使用xlwt库创建新的Excel文件,并将分割后的数据写入到不同的sheet中。最后,保存新的Excel文件。 以下是一个示例代码,可以按照空列将Excel拆分成多个Excel: python import xlrd import xlwt # 打开原始Excel文件 workbook = xlrd.open_workbook(r"C:/Users/Administrator/Desktop/aaa/全国.xlsx") sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 读取列,从0到第2列 rows = \[sheet.row_values(row, 0, 2) for row in range(sheet.nrows)\] # 根据第一列数据进行分割 city_lists = {} for r in rows: if r\[0\] not in city_lists: city_lists\[r\[0\]\] = \[\] city_lists\[r\[0\]\].append(r) # 按照分割后的数据创建新的Excel文件 for (city, lst) in city_lists.items(): wb = xlwt.Workbook() ws = wb.add_sheet(city) # 写入表头 ws.write(0, 0, '城市') ws.write(0, 1, '数量') # 逐行写入数据 row_idx = 1 for new_r in lst: col_idx = 0 for v in new_r: ws.write(row_idx, col_idx, v) col_idx += 1 row_idx += 1 # 保存文件 wb.save('C:/Users/Administrator/Desktop/aaa/' + city + '.xlsx') 这段代码会将原始Excel文件按照第一列的不同值进行拆分,并将拆分后的数据保存到不同的Excel文件中。每个Excel文件的文件名为对应的城市名。 #### 引用[.reference_title] - *1* [python根据某一列内容拆分成多个excel](https://blog.csdn.net/qq_39012566/article/details/98630025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【python】将一个excel表格按照类目拆分成多个表格](https://blog.csdn.net/bingbangx/article/details/126456403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
Python中处理Excel表格文件时,我们可以使用pandas库中的read_excel()方法读取现有的Excel表格文件。如果我们想将一个Excel表格拆分成多个表格,以便于数据处理和分析,如何做到保留原有样式? 首先,我们需要安装openpyxl库,因为pandas不支持保留格式。使用openpyxl库可以读取、写入Excel表格,同时可以处理Excel样式。在处理Excel样式时,需要了解Excel单元格的基本属性,如字体、颜色、边框等等。 接下来,我们需要打开原有的Excel表格文件,并且创建新的Excel表格文件。然后,读取原有表格文件中的每个页,将这些页保存到一个字典中,其中字典的键是页的名称,字典的值是该页的所有单元格内容和样式。对于每一页,我们可以使用openpyxl库中的Worksheet对象来访问、读取和写入单元格的内容和样式。 在拆分Excel页的过程中,我们还需要注意一些技术细节和问题:如何读取和保存单元格里的公式、数据格式、多个单元格的合并、图表等等。在处理这些特殊的单元格、公式和图表时,我们需要熟悉openpyxl库中涉及到的类和方法,如Cell、Style、Chart等。 最后,在处理完原有Excel表格文件中的所有页后,我们需要将拆分的所有页保存到不同的Excel表格文件中。这个过程可以使用openpyxl库中的Workbook对象来创建一个新的空白Excel表格文件,并使用openpyxl库中的Sheet对象来保存每个拆分的页。 总之,在Python中拆分Excel页并保留样式,需要安装openpyxl库并结合pandas库一起使用。掌握openpyxl库的基本用法和技巧,可以让我们处理Excel表格文件的效率和质量都得到提高。但是,我们需要注意原有Excel表格文件中的格式和内容,以确保数据的准确性和完整性。同时,在处理Excel表格文件时,我们还需要遵循相关的法律和道德规范,保护数据的隐私和安全。
好的,我可以为你提供一些关于Python中Excel的读写和拆分的内容,供你制作PPT时参考: 1. Excel读写操作 Python中可以使用openpyxl模块来进行Excel文件的读写操作,该模块支持Excel 2010及以上版本的文件格式。以下是一个简单的示例代码: python import openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取工作表 sheet = workbook.active # 读取单元格数据 value = sheet.cell(row=1, column=1).value # 写入单元格数据 sheet.cell(row=2, column=1, value='Hello, world!') # 保存Excel文件 workbook.save('example.xlsx') 2. Excel拆分操作 有时候我们需要将一个Excel文件拆分成多个文件,可以根据某个条件来筛选出需要的数据,然后写入到不同的Excel文件中。以下是一个示例代码: python import openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取工作表 sheet = workbook.active # 根据条件筛选数据 data1 = [] data2 = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2): if row[0].value == '条件1': data1.append(row) elif row[1].value == '条件2': data2.append(row) # 写入到新的Excel文件中 new_workbook1 = openpyxl.Workbook() new_sheet1 = new_workbook1.active for row in data1: new_sheet1.append(row) new_workbook1.save('data1.xlsx') new_workbook2 = openpyxl.Workbook() new_sheet2 = new_workbook2.active for row in data2: new_sheet2.append(row) new_workbook2.save('data2.xlsx') 以上是关于Python中Excel的读写和拆分操作的简单介绍,希望能对你有所帮助。
### 回答1: 可以使用 Python 中的正则表达式来实现这个需求。 首先,需要将 Excel 中的关键词读入到 Python 中,可以使用 Python 的 openpyxl 库来读取 Excel 文件。例如,假设你有一个名为 "keywords.xlsx" 的 Excel 文件,表中有一列名为 "keywords",存储了你要提取的所有关键词,那么你可以使用下面的代码将这些关键词读入到 Python 中: import openpyxl # 打开 Excel 文件 wb = openpyxl.load_workbook('keywords.xlsx') # 获取表单 sheet = wb['Sheet1'] # 读取关键词列表 keywords = [cell.value for cell in sheet['A']] 然后,你可以使用 Python 的 re 库中的 findall 函数来提取文本中所有含有关键词的句子。例如,假设你有一段文本存储在变量 text 中,你可以使用下面的代码来提取文本中所有含有关键词的句子: import re # 构造正则表达式,用于匹配所有含有关键词的句子 pattern = r'([^。!?]*(?:' + '|'.join(keywords) + r')[^。!?]*[。!?])' # 使用正则表达式提取句子 sentences = re.findall(pattern, text) 上面的代码中,pattern 变量中使用了正则表达式中的分组和选择符(|)来构造一个能够匹配所有含有关键词的 ### 回答2: 以下是使用Python实现根据关键词提取句子并填写Excel表的代码: python import xlwt import xlrd def extract_sentences(text, keywords): sentences = [] for line in text.split('\n'): for keyword in keywords: if keyword in line: sentences.append(line) break return sentences def write_to_excel(sentences): workbook = xlwt.Workbook() worksheet = workbook.add_sheet('Sentences') for i, sentence in enumerate(sentences): worksheet.write(i, 0, sentence) workbook.save('sentences.xlsx') print('Excel表格已生成') def read_keywords(): workbook = xlrd.open_workbook('keywords.xlsx') worksheet = workbook.sheet_by_index(0) keywords = [] for i in range(worksheet.nrows): keywords.append(worksheet.cell_value(i, 0)) return keywords # 读取文本文件 with open('text.txt', 'r') as file: text = file.read() # 读取关键词文件 keywords = read_keywords() # 提取包含关键词的句子 sentences = extract_sentences(text, keywords) # 将句子填写到Excel表 write_to_excel(sentences) 需要提前准备好以下文件: - text.txt:包含需要提取句子的文本文件。 - keywords.xlsx:包含关键词的Excel表格,关键词以每一行的形式存储。 以上代码会将包含关键词的句子提取出来,并写入名为sentences.xlsx的Excel表格中。 ### 回答3: 以下是使用Python实现提取含有关键词的句子,并将多个关键词填写在Excel表中的代码: python import pandas as pd def extract_sentences_with_keywords(text, keywords): sentences = text.split('.') # 将文本划分为句子 keyword_sentences = [] for sentence in sentences: for keyword in keywords: if keyword in sentence: keyword_sentences.append(sentence) break return keyword_sentences def write_to_excel(sentences): df = pd.DataFrame({'Sentences': sentences}) df.to_excel('output.xlsx', index=False) text = "这是一段示例文本。其中包含多个句子。我们将从中提取含有关键词的句子并保存到Excel文件中。关键词可以是单个词或词组。" keywords = ['示例', '句子', '关键词'] # 填写需要提取的关键词 keyword_sentences = extract_sentences_with_keywords(text, keywords) write_to_excel(keyword_sentences) 以上代码将文本拆分为句子,并逐句搜索关键词。如果句子中包含任意一个关键词,则将该句子添加到一个列表中。最后,将列表中的句子写入Excel文件(output.xlsx)中的“Sentences”列。 请注意,为了运行此代码,需要安装Pandas库。可以使用以下命令进行安装:pip install pandas

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