import pandas as pd data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}) rows = data.shape[0] # 获取行数 shape[1]获取列数 department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) # 将省份的分类存在一个列表中 for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) # 上面的循环效率太低了，这么做太蠢了，其实可以用pandas的条件筛选 new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "未处理")] # 如果多条件筛选，new_df = data[(data["省份"] == department)&()&()] 括号里写条件用 & 连起来 new_df.to_excel(str(department) + "旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False) # 将每个省份存成一个新excel

这段代码的功能是读取一个名为“MISPOS明细.xlsx”的Excel文件，然后将其中的数据按照省份和处理情况分类，最终将每个省份的“未处理”数据存储在以省份命名的新Excel文件中。具体实现过程如下：

1. 导入 pandas 库并读取 Excel 文件，其中 dtype 参数指定了某些列的数据类型为字符串类型。

2. 获取 Excel 文件的行数并创建一个空列表 department_list。

3. 遍历每一行数据，将该行的省份存储在临时变量 temp 中，如果 temp 不在 department_list 中，将其添加到 department_list 中。

4. 遍历 department_list 中的每一个省份，创建一个空的 DataFrame 对象 new_df。

5. 遍历每一行数据，如果该行数据的省份等于当前的省份 department 并且处理情况为“未处理”，将该行数据添加到 new_df 中。

6. 使用 Pandas 的条件筛选功能，将新的数据框 new_df 重新赋值为按照省份和处理情况筛选后的数据框。

7. 将 new_df 存储为以省份命名的新 Excel 文件，文件名为“省份+旧机具未处理明细.xlsx”。其中 to_excel() 方法的参数 sheet_name 指定了新 Excel 文件中的工作表名，参数 index=False 表示不将行索引写入文件中。

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import pandas as pd data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}) rows = data.shape[0] department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "未处理")] new_df.to_excel(str(department) + "旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)

这段代码是用来实现按照省份将数据进行分类并生成不同的 Excel 文件的，但是循环部分可以使用 Pandas 的 groupby 方法来实现更高效的分组。以下是代码修改建议：

import pandas as pd 

# 读取数据
data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx', dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str})

# 按照省份和处理情况分组
grouped = data.groupby(["省份", "处理情况"])

# 生成全量文件
data.to_excel("全量文件.xlsx", index=False)

# 按照省份生成文件
for name, group in grouped:
    province, status = name
    group.to_excel(f"{province}{status}旧机具明细.xlsx", sheet_name=f"{province}{status}", index=False)

这样就可以实现更高效的分组和处理，并且生成的文件名包含了处理情况信息。

import pandas as pd import datetime data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str}) rows = data.shape[0] # 获取行数 shape[1]获取列数 department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) # 将省份的分类存在一个列表中 for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) # 上面的循环效率太低了，这么做太蠢了，其实可以用pandas的条件筛选 new_df = data[data["省份"] == department] # 如果多条件筛选，new_df = data[(data["省份"] == department)&()&()] 括号里写条件用 & 连起来 new_df.to_excel(str(department) +"旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)

您好，看起来这段代码是将一个 Excel 文件按照“省份”进行分类，并将分类后的结果保存到不同的 Excel 文件中。如果您想要增加一个筛选条件来选择“旧机具未处理”的数据，可以按照以下方式进行修改：

1. 在读入数据时需要将“处理情况”这一列的数据类型设置为字符串，代码如下：

   data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx', dtype={'商户编号': str, '终端编号': str, '处理情况': str})

2. 接着，可以使用 Pandas 的条件筛选功能，选择“处理情况”为“旧机具未处理”的数据，代码如下：

   new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "旧机具未处理")]

3. 最后，将筛选后的数据保存到新的 Excel 文件中，代码如下：

   new_df.to_excel(str(department) + "_旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)

上面这行代码中的“_旧机具未处理明细”可以根据您的需求进行修改。