用PYthon拆分excel按照队列

可以使用 Python 库如 Pandas 和 Openpyxl 来读取 excel 文件并进行拆分。

首先，使用 Pandas 读取 excel 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("filename.xlsx")

然后，按照队列进行拆分：

queue = [queue1, queue2, ...]
for i in range(len(queue)):
    df_split = df[df["column_name"] == queue[i]]
    # 对拆分出的数据进行处理
    ...

在上面的代码中，"column_name" 是你想按照其中的值进行拆分的列的名称，"queue" 是要拆分的队列。每次循环，代码会在整个数据帧中选择 "column_name" 列的值与队列中当前项匹配的所有行，并将它们拆分到一个新的数据帧中。

接下来，你可以对拆分出的数据帧进行任意处理，例如，将它保存到一个新的 excel 文件中：

df_split.to_excel("split_filename_{}.xlsx".format(i), index=False)

这样，每次循环，你就会得到一个新的 excel 文件，其中包含与队列中当前项匹配的所有行。

相关问题

用python拆分excel

你可以使用Python来拆分Excel文件。根据提供的引用内容，有两种情况需要考虑：针对多个sheet的Excel表拆分和针对唯一sheet的Excel表拆分。

针对多个sheet的Excel表拆分的步骤如下：
1. 首先，要读取表格文件，你可以使用pandas库的`read_excel`函数来读取Excel文件并将其存储在一个变量中。
2. 接下来，获取Excel文件中所有sheet的名称。你可以使用`keys()`函数来获取所有sheet的名称。
3. 然后，根据sheet的名称和给定的公司名称，逐个拆分并保存到不同的Excel文件中。你可以使用`read_excel`函数读取每个sheet的数据，并使用筛选条件过滤出指定公司的数据。最后，使用`to_excel`函数将筛选后的数据保存到新的Excel文件中。

针对唯一sheet的Excel表拆分的步骤如下：
1. 同样，要读取表格文件，你可以使用pandas库的`read_excel`函数来读取Excel文件并将其存储在一个变量中。
2. 获取Excel文件中指定列的唯一值，即公司名称。
3. 根据每个公司名称逐个拆分并保存到不同的Excel文件中。你可以使用筛选条件过滤出指定公司的数据，并使用`to_excel`函数将筛选后的数据保存到新的Excel文件中。

以上是用Python拆分Excel的基本步骤，你可以根据你的具体需求和数据结构进行相应的修改和扩展。希望对你有所帮助！

python 拆分excel工作表_使用python拆分excel单元格方法

您好！针对您的问题，可以使用Python库`pandas`来拆分Excel工作表。以下是具体的方法：

1.安装pandas库

可以使用以下命令来安装pandas库：

pip install pandas

2.读取Excel文件

使用pandas的`read_excel()`方法来读取Excel文件，例如：

import pandas as pd
excel_file = pd.read_excel('excel文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')

其中，`sheet_name`参数为要读取的工作表名。

3.按条件拆分单元格

使用pandas的`loc()`方法来按条件拆分单元格，例如：

excel_file.loc[excel_file['列名'] == '条件值', '要拆分的列名'] = excel_file['要拆分的列名'].str.split('分隔符',expand=True)

其中，`列名`为条件所在的列名，`条件值`为条件的具体值，`要拆分的列名`为要拆分的列名，`分隔符`为拆分的分隔符。

4.将拆分后的结果写入新的Excel文件

使用pandas的`to_excel()`方法将拆分后的结果写入新的Excel文件，例如：

excel_file.to_excel('新的excel文件名.xlsx', index=False)

其中，`index=False`表示不将索引写入Excel文件中。

以上就是使用Python拆分Excel工作表的方法，希望对您有所帮助！