Python 合并/拆分Excel的实现示例
作者:gongzairen
有时对于多个工作表需要进行合并或拆分,以便进行浏览总结,本文主要介绍了Python 合并/拆分Excel的实现示例,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
python对于合并excel本篇文章给出合并xlsx文件的方法,xls的方法不在本文介绍
拆分数据可以适用于xlsx或xls
合并excel
先读取所有的excel,得到df列表,在将这个df列表 按行进行合并
import pandas as pd # 读取所有xlsx def read_xlsx(xlsx_list): """ :param xlsx_list: xlsx文件列表 :return: """ if len(xlsx_list) == 0 or xlsx_list is None: print("没有任何xlsx文件,无法读取数据") return df_list = [] for xlsx in xlsx_list: df = pd.read_excel(xlsx) df_list.append(df) return df_list # 合并xlsx def merge_xlsx(df_list): """ :param df_list: df列表 :return: """ if len(df_list) == 0 or df_list is None: print("没有任何df,无法合并数据") return merged_df = pd.concat(df_list, axis=0) xlsx_path = "文件保存路径" merged_df.to_excel(xlsx_path, index=False) return xlsx_path file_list = ["xlsx文件路径1","xlsx文件路径2","xlsx文件路径3","xlsx文件路径4"] read_df_list = read_xlsx(file_list) merged_file = merge_xlsx(read_df_list) print(f"合并后的文件路径:{merged_file}")
拆分excel
按照指定的行数对原表的数据进行拆分,拆分的数据每一个表格会保留表头(标题行)
import xlrd import xlwt import pandas as pd # 拆分数据 def split_file(file_path): """ 将传入的xls文件格式的表格进行,按照指定行数进行拆分 :return: 返回拆分后的文件路径列表 """ if file_path is None: print("没有需要拆分的表格") return split_rows = 500 # 每个表拆分数据的行数 wb = xlrd.open_workbook(file_path) sheet = wb.sheet_by_index(0) total_rows = sheet.nrows split_size = split_rows + 1 header = sheet.row_values(0) # 拆分大于指定的长度的文件 first_file = True for i in range(total_rows // split_size): if first_file: # 如果是第一个文件则从第二行开始(跳过表头) start_row = i * split_size + 1 first_file = False else: start_row = i * split_size end_row = start_row + split_rows data = [sheet.row_values(j) for j in range(start_row, end_row)] filename = f'拆分的文件_{i + 1}.xls' workbook = xlwt.Workbook() sheet_new = workbook.add_sheet("Sheet1") for col_index, value in enumerate(header): sheet_new.write(0, col_index, value) # 写入表头 for row_index, row in enumerate(data): for col_index, value in enumerate(row): sheet_new.write(row_index + 1, col_index, value) # 写入数据 workbook.save(filename) print(f"拆分的文件路径:{filename}") your_file_path = "需要拆分的表格路径" split_file(your_file_path )
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