在实际工作中，我们经常会遇到各种表格的拆分与合并的情况。如果只是少量表，手动操作还算可行，但是如果是几十上百张表，最好使用Python编程进行自动化处理。下面介绍两种拆分案例场景，如何用Pandas实现Excel文件的拆分。
按条件将Excel文件拆分到不同的工作簿
假设现在有一个汇总表，内部存储了整个年级的成绩数据。现在需要按照班级分类，将不同班级的数据拆分到不同的工作簿中，最终实现"三年级总成绩单.xlsx"分成”三年一班.xlsx,三年二班.xlsx,三年三班.xlsx“三个不同班级的工作簿。导入pandas模块，调用read_excel()方法，用于读取“三年级总成绩单”工作簿中的数据。接着，利用for循环，按照“班级”筛选出不同的数据，并将它们写入不同的Excel文件中。源码如下：
import pandas as pd
import os
# 在当前目录下新建一个“班级”文件夹，然后拆分新文件到这个文件夹下
if not os.path.exists('班级'):
os.mkdir('班级')
df = pd.read_excel('../三年级总成绩.xlsx')
# df['班级'].unique()获取到是不同班级的名称，df['班级']==i]用于筛选出不同班级中的数据。
for class_name in df['班级'].unique():
df[df['班级'] == class_name].to_excel(f"{os.path.join(os.getcwd(),'班级')}/{class_name}.xlsx", index=False)
执行上述代码后，结果如下图：
按条件将Excel文件拆分到不同的工作表
假设现在有一个汇总表，内部存储了整个年级的成绩数据。现在需要按照班级分类，将不同班级的数据拆分到一个工作簿的不同工作表中，并保留原来的汇总数据工作表。如下图：
调用ExcelWriter()方法，它会帮助我们创建一个空的容器对象writer。基于这个对象，我们可以向同一个Excel文件的不同工作表中，写入对应的表格数据。源码如下：
import pandas as pd
import os
df = pd.read_excel('../三年级总成绩.xlsx')
writer = pd.ExcelWriter('三年级总成绩单.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='总成绩', index=False)
for j in df['班级'].unique():
df[df['班级'] == j].to_excel(writer, sheet_name=j, index=False)
writer.save()
第一次调用to_excel()方法时，我们将原来的“汇总数据工作表”写入这个容器对象，并指明了工作表名“总成绩”。接着利用for循环遍历总表，再次调用to_excel()方法，并将拆分后的每个班级的数据，分别写入同一个容器对象。此时，这个容器对象不仅保存了原来的“汇总数据工作表”，还保存了拆分后的每个班级的数据。最后调用容器对象的save()方法，即可将拆分后的数据写入Excel文件中，最终效果如上图所示。
喜欢的朋友可以自己体验一下，欢迎转发分享。下期还有合并数据的案例与大家分享。
