Python实例教程：将Excel单表拆分为多个工作簿

资源摘要信息:"本文主要介绍如何使用Python语言来处理Excel工作簿的拆分问题。具体来说，我们将探讨将一个包含多个工作表（单表）的Excel工作簿拆分成多个包含单个工作表的Excel工作簿的过程。" 知识点一：Python编程基础 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其清晰的语法和强大的库支持而闻名。在本例中，Python将用于自动化处理Excel文件的操作。Python中处理Excel文件常用的库是`openpyxl`和`pandas`，其中`openpyxl`可以用来操作Excel文件，而`pandas`提供了更为强大的数据处理功能。 知识点二：Excel文件结构与工作簿、工作表关系 在Excel中，工作簿（Workbook）是文件的容器，通常以`.xlsx`为扩展名。每个工作簿可以包含多个工作表（Worksheet），也就是我们通常所说的表格。在本例中，我们要将一个包含多个工作表的工作簿拆分成多个仅包含单个工作表的工作簿。 知识点三：使用Python拆分Excel工作簿 要实现上述功能，我们需要利用Python的库来操作Excel文件。首先，使用`openpyxl`或`pandas`库加载原始Excel工作簿。然后，遍历工作簿中的每个工作表，并为每个工作表创建一个新的工作簿对象。接着，将每个工作表复制到新的工作簿中，并保存为新的文件。这样，原始工作簿中的每个工作表都会被分离出来，保存为一个新的Excel文件。 知识点四：`openpyxl`库的使用 `openpyxl`是一个处理Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。使用`openpyxl`，我们可以读取和修改Excel文件中的数据，也可以创建新的工作簿和工作表。具体到本文的实例中，我们需要使用`openpyxl.load_workbook()`函数加载Excel文件，使用`Workbook`类创建新的工作簿对象，使用`copy_worksheet()`方法将工作表复制到新工作簿，并最终使用`save()`方法保存新工作簿。 知识点五：`pandas`库的使用 `pandas`是一个功能强大的Python数据分析工具库，它提供了快速、灵活和表达式丰富的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的处理变得简单。在处理Excel文件时，`pandas`可以将工作表读入为DataFrame对象，这使得数据操作变得非常方便。在本例中，我们可以使用`pandas.read_excel()`读取工作簿，然后通过迭代每个工作表，使用`to_excel()`方法将它们分别写入新的工作簿中。 知识点六：代码实现 在给出的文件名称列表中，我们看到了名为`1.18.1.py`的Python脚本，这很可能是实现上述功能的脚本文件。由于本文提供的是示例，实际的代码内容并没有给出。但是，我们可以通过对知识点的了解推测代码的大概流程，大致可以分为以下步骤： 1. 导入必要的库（`openpyxl`或`pandas`）。 2. 加载原始的Excel工作簿文件。 3. 遍历工作簿中的所有工作表。 4. 对于每个工作表，创建一个新的工作簿文件。 5. 将当前工作表复制到新工作簿中。 6. 保存新的工作簿文件，并以工作表的名称命名。 7. 关闭原始工作簿和新工作簿。 知识点七：相关文件及命名约定 文件名称列表中的`工资表.xlsx`很可能是包含多个工作表的原始Excel文件，而`各部门工资表`则可能是拆分后生成的新工作簿集合的名称前缀。在生成新的工作簿文件时，通常会根据原工作表的名称加上一定的前缀或后缀来命名新的文件，以便于区分和管理。 通过上述知识点的介绍和分析，我们可以得出结论：Python在处理Excel文件拆分方面提供了强大的功能和灵活性。了解并掌握这些知识点，可以帮助我们高效地实现复杂的数据处理任务，同时提升自动化办公的能力。