python基于“数据.xlsx”中的“序时账”工作表，将“科目名称”进行分列处理，并新增两列为“一级科目”“二级科目”

Python可以使用pandas库来操作Excel文件并进行分列处理。首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`库，如果没有安装，可以使用下面的命令安装：

pip install pandas openpyxl

接下来，你可以按照以下步骤读取Excel文件、分列，并添加新的“一级科目”和“二级科目”列：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

2. 加载Excel文件并指定工作表：

# 如果文件路径是相对路径，确保它是正确的
file_path = 'data.xlsx'
workbook = load_workbook(file_path)
sheet_name = '序时账'  # 工作表名称
worksheet = workbook[sheet_name]

3. 读取原始数据到DataFrame中：

df_original = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

4. 分列处理，假设原数据中有一个单元格存储了科目名称，例如在A列：

# 假设科目名称从A2开始，每一行是一个独立的科目
start_row = 2
df_split = df_original.iloc[start_row:, [0]].apply(pd.Series, index=df_original.columns)  # 初始列名不变

# 将分列后的结果合并回原始数据
df_original = df_original.drop('科目名称', axis=1).join(df_split, how='left')

5. 添加新的一级科目和二级科目列。这里假设一级科目在B列，二级科目在C列，你需要提供这两个科目的对应规则。如果简单地想把科目名称拆分为两个部分，可以先检查列是否有逗号或其他分隔符：

def extract_levels(column):
    parts = column.split(',')
    if len(parts) == 2:
        return parts
    else:
        return [column, '']  # 或者处理未知情况，比如返回默认值或者抛出异常

df_original['一级科目'], df_original['二级科目'] = zip(*df_original['科目名称'].map(extract_levels))

6. 最后保存处理后的数据：

df_original.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 保存至新的Excel文件