python怎么读取xlsx文件并根据相同的信息拆分成几个csv文件

你可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel文件，并使用groupby函数来根据相同的信息拆分成几个csv文件。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 根据相同的信息拆分成几个DataFrame
groups = df.groupby('column_name')

# 遍历每个DataFrame并保存为csv文件
for group_name, group_data in groups:
    group_data.to_csv(group_name + '.csv', index=False)

其中，'data.xlsx'是要读取的Excel文件名，'column_name'是要根据其进行拆分的列名。遍历每个DataFrame并保存为csv文件时，使用了group_name作为文件名。你可以根据自己的需求进行修改。

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Python将excel中的每个sheet拆分保存成单独csv文件

可以使用Python中的pandas库来实现将excel中的每个sheet拆分保存成单独csv文件的操作。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('example.xlsx')

# 循环遍历每个sheet
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    # 读取当前sheet
    sheet_data = excel_file.parse(sheet_name)
    # 将当前sheet保存为csv文件
    sheet_data.to_csv(f'{sheet_name}.csv', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用`pd.ExcelFile()`函数读取excel文件。然后使用`sheet_names`属性获取所有sheet的名称，并使用循环遍历每个sheet。在每个循环中，我们使用`parse()`函数读取当前sheet的数据，并使用`to_csv()`函数将数据保存为csv文件。注意，我们使用了`f'{sheet_name}.csv'`来为每个csv文件命名，这样可以确保每个文件名都是唯一的。另外，我们还使用了`index=False`来防止将pandas dataframe中的索引列写入csv文件中。

利用python处理csv文件转化xlsx，并将原有csv文件中数据进行分隔，csv文件中的分隔符为“|”

要将CSV文件转换为XLSX文件，并将原始CSV文件的数据以分隔符“|”进行拆分，你可以使用Python中的pandas库和openpyxl库。下面是一个示例代码，展示了如何实现这个功能：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('input.csv', delimiter='|')

# 拆分数据列
df = df['data'].str.split('|', expand=True)

# 写入XLSX文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们假设CSV文件中只有一列数据，名称为"data"。你可以根据实际情况修改代码中的文件名和列名。

首先，我们使用pandas的`read_csv`函数读取CSV文件，并指定分隔符为竖线"|"(delimiter='|')。然后，我们使用`str.split`函数将"data"列的数据以竖线进行拆分，并通过`expand=True`参数将拆分后的数据扩展为多列。

最后，我们使用pandas的`to_excel`函数将DataFrame写入XLSX文件。其中，`index=False`参数指定不写入行索引。

记得将代码中的`input.csv`替换为你实际的输入文件名，将`output.xlsx`替换为你想要输出的XLSX文件名。