python 中把excel按字段内容分类创建文件夹存储起来

可以使用 pandas 和 os 库来实现。

首先需要安装 pandas 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后可以使用以下代码来按字段内容分类创建文件夹并存储：

import pandas as pd
import os

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

# 按字段内容分类创建文件夹并存储
for i in range(len(df)):
    # 获取字段内容
    field = df.iloc[i]['字段名']
    # 创建文件夹
    folder_path = './' + field
    if not os.path.exists(folder_path):
        os.makedirs(folder_path)
    # 存储文件
    file_name = df.iloc[i]['文件名']
    file_path = folder_path + '/' + file_name
    with open(file_path, 'w') as f:
        f.write(df.iloc[i]['文件内容'])

其中，`data.xlsx` 是 excel 文件的文件名，`字段名`、`文件名` 和 `文件内容` 是 excel 文件中的列名。你需要将代码中的这些名称替换为实际的列名。此外，还需要将 `./` 替换为实际的文件夹路径。

相关问题

python 中把excel按字段值分类创建文件夹存储起来

你可以使用Python的pandas和os模块来实现这个功能。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import os

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

# 获取所有的字段值
field_values = set(df['字段名'])

# 针对每个字段值创建文件夹并保存文件
for value in field_values:
    # 创建文件夹
    folder_name = str(value)
    os.makedirs(folder_name, exist_ok=True)
    
    # 获取所有符合条件的行
    sub_df = df[df['字段名'] == value]
    
    # 保存到对应的文件夹中
    for _, row in sub_df.iterrows():
        file_name = row['文件名']
        file_data = row['文件内容']
        file_path = os.path.join(folder_name, file_name)
        with open(file_path, 'w') as f:
            f.write(file_data)

在这个示例代码中，我们首先使用pandas读取Excel文件，并获取所有不同的字段值。然后针对每个字段值创建一个文件夹，并将所有符合条件的行保存到对应的文件夹中。在保存文件时，我们需要使用os模块来创建文件夹和文件，并使用pandas的iterrows()方法逐行遍历数据。

Python 把excel按字段内容分类新建文件夹存储起来

可以使用Python中的pandas和os库来实现这个功能。

首先，我们需要读取excel文件并将其转换为pandas的DataFrame对象。假设我们要处理的excel文件名为“data.xlsx”，它的第一个sheet中包含以下内容：

| Name | Gender | Age |
|-------|--------|-----|
| Alice | Female | 25 |
| Bob | Male | 30 |
| Carol | Female | 28 |
| Dave | Male | 35 |

以下是读取excel并转换为DataFrame对象的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

接下来，我们需要按照“Gender”字段的内容来分类数据并将其保存到不同的文件夹中。我们可以使用pandas的groupby方法来实现这个功能。以下是完整的代码：

import pandas as pd
import os

# 读取excel文件并转换为DataFrame对象
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 按照“Gender”字段分类数据
groups = df.groupby('Gender')

# 创建存储文件夹
for name, group in groups:
    if not os.path.exists(name):
        os.makedirs(name)

# 将数据保存到对应的文件夹中
for name, group in groups:
    for index, row in group.iterrows():
        file_path = os.path.join(name, f"{row['Name']}.xlsx")
        row.to_excel(file_path, index=False)

上述代码中，我们首先使用groupby方法按照“Gender”字段来分类数据。然后，我们遍历每个分类，如果对应的文件夹不存在，则创建它。最后，我们遍历每个分类中的每一行数据，将其保存到对应的文件夹中。注意，在保存数据时，我们使用了pandas的to_excel方法来将DataFrame对象保存为excel文件。

最终，我们会得到两个文件夹，一个名为“Female”，另一个名为“Male”。在每个文件夹中，我们会得到两个excel文件，分别为该文件夹下对应的人员信息。