python如何快速拆分excel

在Python中快速拆分Excel文件的主要方法有使用Pandas库、OpenPyXL库、xlrd与xlwt库、以及PyExcelerate库。其中，使用Pandas库是最为常见和高效的方法。Pandas提供了简便的接口来读取Excel文件，并且其DataFrame数据结构可以非常容易地操作和拆分数据。使用Pandas的优点是其强大的数据处理能力和简洁的代码。例如，通过Pandas可以轻松地按列或行进行拆分，并将结果导出到新的Excel文件中。

在详细描述Pandas的使用时，首先需要安装Pandas和OpenPyXL库（OpenPyXL用于支持Pandas对Excel文件的操作）。可以通过pip安装：

pip install pandas openpyxl

然后，通过以下步骤可以实现Excel文件的拆分：

读取Excel文件：使用pandas.read_excel()函数读取Excel文件，生成一个DataFrame对象。
拆分数据：根据需求，可以按特定列的值进行分组，或者按照行的数量进行分割。使用groupby()方法可以轻松按列值分组，而使用iloc[]可以按行数进行分割。
导出拆分后的数据：利用to_excel()函数将拆分后的DataFrame写入新的Excel文件中。

具体的代码示例如下：

import pandas as pd
读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')
按某一列值拆分
for key, group in df.groupby('column_name'):
    group.to_excel(f'output_{key}.xlsx', index=False)
按固定行数拆分
n = 100  # 每个文件行数
for i in range(0, len(df), n):
    df[i:i+n].to_excel(f'output_{i//n}.xlsx', index=False)

通过这种方式，可以高效地对Excel文件进行拆分处理。

一、PANDAS库拆分EXCEL文件

Pandas库是Python中处理数据的强大工具，特别适用于处理表格数据。Pandas的DataFrame结构类似于Excel的工作表，因此在处理Excel文件时尤其方便。

1.1 读取Excel文件

要使用Pandas拆分Excel文件，首先需要读取该文件。使用pandas.read_excel()函数可以轻松地将Excel文件加载为DataFrame。对于多表格的Excel文件，可以通过指定sheet_name来选择特定的工作表。

import pandas as pd
读取Excel文件中的特定工作表
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

1.2 按列值拆分

Pandas提供了groupby()方法，可以根据指定列的值对DataFrame进行分组。这对于需要根据某些特定列的值将数据拆分为多个文件的情况非常有用。

# 按照某一列的值进行分组拆分
for key, group in df.groupby('column_name'):
    group.to_excel(f'output_{key}.xlsx', index=False)

这个方法对于需要将数据按类别、日期或其他标识符进行拆分的情况非常高效。

1.3 按行数拆分

有时候需要将数据按固定行数拆分，这可以通过Pandas的索引功能来实现。利用iloc[]方法，可以轻松获取DataFrame的子集。

# 按每100行拆分
n = 100
for i in range(0, len(df), n):
    df.iloc[i:i+n].to_excel(f'output_{i//n}.xlsx', index=False)

这种方法适用于需要将数据分成相等份额的场景。

二、OPENPYXL库拆分EXCEL文件

OpenPyXL是一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它专注于Excel文件的操作，尤其是结构化的Excel数据。

2.1 使用OpenPyXL读取和写入

与Pandas不同，OpenPyXL更侧重于Excel文件的结构化操作。要使用OpenPyXL，需要先安装该库：

pip install openpyxl

2.2 拆分工作表

OpenPyXL可以直接操作Excel文件的工作表，这对于需要在同一个文件中拆分不同工作表的情况非常有用。

from openpyxl import load_workbook
读取工作簿
wb = load_workbook('input.xlsx')
遍历每个工作表
for sheet in wb.sheetnames:
    ws = wb[sheet]
    new_wb = Workbook()
    new_ws = new_wb.active
    # 复制工作表数据
    for row in ws.iter_rows(values_only=True):
        new_ws.append(row)
    new_wb.save(f'{sheet}_output.xlsx')

这种方法适合需要从一个Excel文件中提取特定工作表的情况。

三、XLWT和XLRD库拆分EXCEL文件

XLWT和XLRD是两个专门用于读取和写入旧版Excel文件（xls格式）的库。在需要处理xls格式文件时，这两个库是非常有用的选择。

3.1 使用xlrd读取数据

首先，需要安装这两个库：

pip install xlrd xlwt

使用xlrd读取数据：

import xlrd
打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('input.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
读取数据
data = []
for row_idx in range(sheet.nrows):
    row = sheet.row_values(row_idx)
    data.append(row)

3.2 使用xlwt写入数据

然后，利用xlwt将数据写入新的文件：

import xlwt
创建新的工作簿
workbook = xlwt.Workbook()
new_sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
写入数据
for row_idx, row in enumerate(data):
    for col_idx, value in enumerate(row):
        new_sheet.write(row_idx, col_idx, value)
workbook.save('output.xls')

这种方法适用于需要处理旧版Excel文件格式的情况。

四、PYEXCELERATE库拆分EXCEL文件

PyExcelerate是一个用于快速写入Excel文件的Python库，其特点是速度快，特别适用于需要处理大量数据的场合。

4.1 高效写入

PyExcelerate可以用于快速将大量数据写入Excel文件。首先需要安装该库：

pip install pyexcelerate

4.2 使用PyExcelerate写入

下面是使用PyExcelerate写入Excel文件的示例：

from pyexcelerate import Workbook
数据准备
data = [
    ['Column1', 'Column2', 'Column3'],
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]
创建工作簿并写入数据
wb = Workbook()
wb.new_sheet("Sheet1", data=data)
wb.save("output.xlsx")