Pandas实现批量拆分与合并Excel的示例代码

目录

• 前言
• 一、拆分成小表格
• 二、合并excel
• 1.介绍
• 2.代码

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

将一个EXCEL等份拆成多个EXCEL

将多个小EXCEL合并成一个大EXCEL并标记来源

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、拆分成小表格

代码如下（示例）：

import pandas as pd
import os
work_dir=r"G:\360Downloads\myself\zuoye\合并拆分"
splits_dir=f"{work_dir}\splits"
#如果不存在splits文件夹则创建它
if not os.path.exists(splits_dir):
    os.mkdir(splits_dir)
#引入源文件
df_source=pd.read_excel(f"{work_dir}/5月份台账.xlsx",sheet_name="5月份台账87334",skiprows=2)
df_source.head(3)
df_source.index
df_source.shape
total_row_count=df_source.shape[0]
total_row_count
#拆分成多个大小相同的excel
#1.使用df.iloc方法
#2.使用dataframe.to_excel保存到每个小excel中
#计算拆分后小excel的行数
user_names=["xiaoA","xiaoB","xiaoC","wmy","jzz","xmw"]
#每个人的任务数
split_size=total_row_count//len(user_names)
if total_row_count%len(user_names)!=0:
    split_size+=1
split_size
#拆分多个dataframe
df_subs=[]
#enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列
for idx,user_name in enumerate(user_names):
    #iloc的开始索引
    begin=idx*split_size
    #iloc的结束索引
    end=begin+split_size
    #实现df按照iloc拆分
    df_sub=df_source.iloc[begin:end]
    #将每个子df存入列表
    df_subs.append((idx,user_name,df_sub))
#将每个dataframe存入excel
for idx,user_name,df_sub in df_subs:
    filename=f"{splits_dir}/ee_{idx}_{user_name}.xlsx"
    df_sub.to_excel(filename,index=False)

二、合并excel

1.介绍

1、遍历文件夹，得到要合并的excel文件列表

2、分别读取到dataframe，给每一列标记来源

3、使用pd.conca进行df批量合并

4、将合并后的dataframe输出到excel

2.代码

代码如下（示例）：

import pandas as pd
import os
work_dir=r"G:\360Downloads\myself\zuoye\合并拆分"
splits_dir=f"{work_dir}\splits"
#如果不存在splits文件夹则创建它
if not os.path.exists(splits_dir):
    os.mkdir(splits_dir)
#遍历文件夹，得到要合并的excel名称列表
excel_names=[]
for excel_name in os.listdir(splits_dir):
    excel_names.append(excel_name)
excel_names
df_list=[]
for excel_name in excel_names:
    #读取每个excel到df
    excel_path=f"{splits_dir}/{excel_name}"
    df_split=pd.read_excel(excel_path)
    username=excel_name.replace("ee_","").replace(".xlsx","")[2:]
    print(excel_name,username)
    #添加列，用户名字
    df_split["username"]=username
    df_list.append(df_split)
#concat合并
df_merged=pd.concat(df_list)
df_merged.shape
df_merged.head()
df_merged["username"].value_counts()
#输出
df_merged.to_excel(f"{work_dir}/merged.xlsx",index=False)

到此这篇关于Pandas实现批量拆分与合并Excel的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Pandas拆分合并Excel内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！