使用python按不同值将excel拆分成多个excel文件，并保留数据原格式

你可以使用Python中的pandas库来按不同值将Excel文件拆分成多个Excel文件并保留数据原格式。以下是一个例子：

import pandas as pd

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

# 获取所有不同的条件值
criteria_values = df['column_name'].unique()

# 按照不同的条件值拆分为多个Excel文件
for criteria_value in criteria_values:
    group = df.loc[df['column_name'] == criteria_value]
    group.to_excel(f'{criteria_value}.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件，然后使用`unique()`方法获取所有不同的条件值，最后使用`loc`方法按照不同的列名和条件值进行筛选，并使用`to_excel()`方法将符合条件的数据保存为一个新的Excel文件，文件名为该条件值，保留数据的原格式。

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import pandas as pd
import math

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

# 获取所有不同的条件值
criteria_values = df['column_name'].unique()

# 定义每个Excel文件的最大行数
max_rows = 1000

# 按照不同的条件值和最大行数拆分为多个Excel文件
for criteria_value in criteria_values:
    group = df.loc[df['column_name'] == criteria_value]
    num_groups = math.ceil(len(group) / max_rows)
    for i in range(num_groups):
        start = i * max_rows
        end = min(len(group), (i + 1) * max_rows)
        group_part = group.iloc[start:end]
        group_part.to_excel(f'{criteria_value}_{i+1}.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件，然后使用`unique()`方法获取所有不同的条件值，接着定义每个Excel文件的最大行数，并按照不同的条件值和最大行数进行拆分。由于每个条件值的数据可能会超过最大行数，因此我们需要使用`math.ceil()`函数来计算拆分为多少个Excel文件。最后，使用`iloc`方法按照起始和结束行数进行筛选，并使用`to_excel()`方法将符合条件的数据保存为一个新的Excel文件，文件名为该条件值和拆分后的序号，保留数据的原格式。

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你可以使用Python中的pandas库来按指定值拆分Excel文件并保留数据原格式。以下是一个例子：

import pandas as pd

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

# 按照指定条件拆分为多个Excel文件
criteria_value = 'criteria_value'
group = df.loc[df['column_name'] == criteria_value]
group.to_excel(f'{criteria_value}.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件，然后使用`loc`方法按照指定的列名和条件值进行筛选，最后使用`to_excel()`方法将符合条件的数据保存为一个新的Excel文件，文件名为该条件值，保留数据的原格式。