excel 2021如何指定行数，分表单独保存数据

您可以使用Excel的筛选功能来指定行数，然后将筛选后的数据复制到新的工作表中以单独保存数据。具体步骤如下：

1. 选中需要筛选的数据所在的整个表格。
2. 在Excel的“数据”选项卡中，点击“筛选”按钮。
3. 点击需要筛选的列的筛选图标，选择需要保留的行。
4. 将筛选后的数据复制到新的工作表中。可以右键点击选中的行，选择“复制”，然后在新的工作表中右键点击第一行，选择“粘贴”。

重复以上步骤，可以分别保存不同行数的数据到不同的工作表中。

相关问题

python 数据量行数超过限制,分表导出

当数据量和行数超过了数据库的限制时，可以考虑对数据进行分表导出。在Python中，可以借助pandas库来实现这一操作。首先，需要连接数据库并使用SQL语句查询需要导出的数据。然后，可以使用pandas的read_sql函数将数据读入DataFrame中。

接下来，可以根据数据量和行数的限制来决定如何分表导出。一种常见的方法是根据时间来进行分表，比如按照月份或者年份来分表。可以使用pandas的groupby函数按照时间分组，然后逐个将不同时间段的数据导出到不同的表中。另一种方法是根据数据的特征进行分表，比如按照地区、部门或者类型来分表。可以使用pandas的groupby函数按照特征分组，然后逐个将不同特征的数据导出到不同的表中。

在导出数据时，可以使用pandas的to_sql函数将数据写入到数据库的不同表中。这个函数可以指定表的名称以及连接数据库的相关信息。在导出过程中，还可以增加一些数据清洗和处理的步骤，比如处理缺失值、删除重复数据等。

总的来说，使用Python中的pandas库可以非常方便地对大量数据进行分表导出，以满足数据库对数据量和行数的限制。同时，这种方法也可以保持数据的整体性和一致性，便于后续的数据分析和处理。

python读取excel文件第二分表

要读取Excel文件的第二个分表，可以使用openpyxl库中的`sheetnames`属性来获取所有分表的名称，然后选择第二个分表进行读取。以下是示例代码：

import openpyxl

# 读取Excel文件
myBook = openpyxl.load_workbook('2021.08.13（result）.xlsx')

# 获取所有分表的名称
sheet_names = myBook.sheetnames

# 选择第二个分表进行读取
second_sheet = myBook\[sheet_names\[1\]\]

# 读取数据
data = list(second_sheet.values)

# 打印数据
for row in data:
    print(row)

请注意，`sheetnames`属性返回的是一个列表，其中包含所有分表的名称。根据需要选择第二个分表的索引，并使用该索引获取分表对象。然后，可以使用`values`属性获取分表中的数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python将Excel表格按内容拆分为多个表格](https://blog.csdn.net/weixin_45216861/article/details/128085151)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python读取excel表格并通过折线图可视化显示](https://blog.csdn.net/weixin_43213117/article/details/105019171)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]