Python 表格拆分构架

Python 表格拆分构架主要包括以下几个步骤：

1. 读取表格数据：使用 Pandas 库中的 read_excel() 或 read_csv() 方法读取表格数据，并将其存储为 DataFrame 对象。

2. 拆分表格数据：根据需要拆分表格数据，可以根据行数、列数、特定列的值等条件进行拆分。例如，可以使用 Pandas 库中的 iloc[] 或 loc[] 方法选择特定的行或列，并将其存储为新的 DataFrame 对象。

3. 处理拆分后的表格：对于拆分得到的每个 DataFrame 对象，可以进行进一步的处理，例如数据清洗、转换、计算等操作。

4. 合并表格数据：将处理后的每个 DataFrame 对象合并为一个完整的表格数据。例如，可以使用 Pandas 库中的 concat() 或 merge() 方法将多个 DataFrame 对象合并为一个新的 DataFrame 对象。

以下是一个简单的表格拆分构架示例：

import pandas as pd

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 拆分表格数据
df1 = df.iloc[:10]  # 拆分前 10 行
df2 = df[df['Country'] == 'China']  # 拆分 Country 列为 China 的数据

# 处理拆分后的表格
df1 = df1.drop(['ID'], axis=1)  # 删除 ID 列
df2['Sales'] = df2['Sales'] * 2  # 将 Sales 列的值乘以 2

# 合并表格数据
df_new = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # 合并拆分后的表格

# 输出合并后的表格数据
print(df_new)

需要注意的是，表格拆分构架的具体实现方式会根据实际需求而有所不同，上述示例仅供参考。