Excel總表快速分表：

step1: 讀取exel數據到DataFrame

step2: dataframe中數據進行篩選

step3：將篩選完的數據存儲到excel中

工作中應用實例

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step1：讀取Excel的數據到pandas 的Dataframe

方法1：采用pandas，讀取sheet1的內容到

import pandas as pd excel_file = pd.ExcelFile(data_name) data = excel_file.parse('Sheet1')

方法2：采用xlwings讀取shee1的內容到Dataframe

import xlwings as xw import pandas as pdwb=xw.Book("d:/test.xlsx") sht=wb.sheets['sheet1'] data=sht.range('A1').options(pd.DataFrame,header=1,index=False,expand='table').value

step2:dataframe中數據進行篩選

原始表：

篩選出姓名為劉春雷的：

newdata =data[data['姓名'] == 劉春雷]

step3:將新data存儲到新的excel中

方法1：使用pandas將數據寫入到excel中

writer = pd.ExcelWriter('d:/test2.xlsx') newdata.to_excel(writer, "sheet1", index=False) writer.save()

運行結果

方法2：使用xlwings將數據寫入到excel中

app1=xw.App(visible=False,add_book=False)#不打開excel wb=app1.books.add() sht=wb.sheets.add('sheet_姓名') sht.range('A1').value=newdata wb.save("d:/test3.xlsx") wb.close()

運行結果

應用場景：

未完待續....

其他：

Pandas 操作excel常用操作

讀取excel數據到dataframe

import pandas as pd #讀取excel數據到dataframe df=pd.read_excel('d:/test.xlsx')

查看所有列名

df.columns

增加列

#刪除列 df.drop('新增列',axis=1,inplace=True)

選擇1列

#選擇一列 df['姓名'] #方法2 df.loc[:,[’姓名‘]] #方法3 df.iloc[:,0]

選擇多列

#選取多列 注意這里兩個[[]] df[['姓名','年齡']] #方法2 df.loc[:,['姓名','年齡']]

篩選列 取出age>30的列

df[df['age'] > 3]

獲得行數列數

#行數、列數 df.shape[0] df.shape[1]

選擇第1行

df.iloc[0,:]：返回第一行 df.iloc[0,0]：返回第一列的第一個元素

排序操作

df.sort_values(col1)：按照列col1排序數據，默認升序排列 df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列數據 df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列數

保存到excel

writer = pd.ExcelWriter('d:/test2.xlsx') newdata.to_excel(writer, "sheet1", index=False) writer.save()

參考：

通過xlwings讀取數據到pandas的dataframe

A whole sheet into a panda dataframe with xlwings?stackoverflow.com

2. xlwings官網 quick start

Quickstart - xlwings dev documentation?docs.xlwings.org

3. 站在巨人的肩上，思路參考的下面的鏈接

zzh：python 把excel的總表 拆分成對應的分表?zhuanlan.zhihu.com

4.xlwings 常用操作

朱衛軍：xlwings，讓excel飛起來！?zhuanlan.zhihu.com

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas 取excel 中的某一列_Excel快速分表（xlwings+pandas）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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