百木园话说Excel数据表，分久必合、合久必分。Excel数据表的“分”与“合”是日常办公中常见的操作。手动操作并不困难，但数据量大了之后，重复性操作往往会令人崩溃。利用Python的Pandas库，便可以自动实现Excel数据表的“分分合合”。下面结合实例来分享本人整理的实用代码片段。（如有更好的方式，欢迎批评指正）
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分：纵向“分”
从数据平台（如问卷平台）中导出的数据往往是清单型的，每一行都是一条记录，数据量大的时候，表格往往是很“长”的。有时需要按照某列的不同数值，将一个总表“分”成单独的一些Excel文件。
纵向“分”原理图
一个工作表“分”为多个Excel文件
def to_excelByColName(sourceDf,colName,outPath,excelName):
\'\'\'
纵向“分”：一个工作表“分”为多个Excel文件
根据指定的列名中的不同值，分解Excel，并存储成多个Excel文件。
sourceDf：原始的DataFrame
colName：指定列名
outPath：输出路径
excelName：文件名，加.xlsx后缀
\'\'\'
colNameList = sourceDf[colName].drop_duplicates().tolist()
for eachColName in colNameList:
sourceDf[sourceDf[colName]==eachColName].to_excel(\'/\'.join([outPath,eachColName+excelName]),index=False)
例如：将20个班级1000名学生的总表，按班级分成20个Excel文件。
调用to_excelByColName函数，效果如下：
to_excelByColName(sourceDf = sourceDf,colName=\"班级\",outPath=\".\\分班数据表\",excelName=\"生成数据表.xlsx\")
纵向分，演示效果
一个工作表“分”为一个文件的多个sheet
def to_excelByColNameWithSheets(sourceDf,colName,outPath):
\'\'\'
纵向“分”：一个工作表“分”为一个文件的多个sheet
根据指定的列名中的不同值，分解Excel，并存储成单个Excel文件的多个Sheet。
sourceDf：原始的DataFrame
colName：指定列名
outPath：输出路径，加.xlsx后缀
\'\'\'
writer = pd.ExcelWriter(outPath)
colNameList = sourceDf[colName].drop_duplicates().tolist()
for eachColName in colNameList:
sourceDf[sourceDf[colName]==eachColName].to_excel(writer,sheet_name=eachColName)
writer.save()
例如：将20个班级1000名学生的总表，按班级分成1个Excel文件的20个sheet表。
调用to_excelByColNameWithSheets函数，效果如下：
to_excelByColNameWithSheets(sourceDf = sourceDf,colName=\"班级\",outPath=\".\\分班数据表\\生成数据表.xlsx\")
生成效果图
分：横向“分”
在处理数据的时候，有时需要添加多个辅助列，这样也会让数据表越来越“宽”。而最终我们只需要某些关键列即可，那么这就涉及到横向数据分割，或者说提取某些列保持成一个单独的数据表。横向的分割只需要给DataFrame传入列名列表即可。
例如：只需要数据表中的姓名和班级字段，可以这样写。
df1 = sourceDf[[\"姓名\",\"班级\"]]
df1.to_excel(\"只含有姓名和班级的数据表.xlsx\")
合：纵向“合”
对于结构相同的数据，在数据处理时可以将其在纵向上拼接，方便一起处理。
纵向“合”原理图
多个Excel文件合并成一个工作表
def readExcelFilesByNames(fpath,fileNameList=[],header=0):
\'\'\'
纵向“合”：多个Excel文件合并成一个工作表
读取路径下指定的Excel文件，并合并成一个总的DataFrame。
每个Excel文件的数据表格式上要一致。
1.fpath：必填,是Excel文件所在路径，不加文件名
2.fileNameList：需要读取的Excel文件名列表
3.header：指定读取的行数
\'\'\'
outdf = pd.DataFrame()
for fileName in fileNameList:
tempdf =pd.read_excel(\'/\'.join([fpath,fileName]),header = header)
outdf = pd.concat([outdf,tempdf])
return outdf
例如：将20个班级的Excel文件，合并成一个数据表
调用readExcelFilesByNames函数，效果如下：
fileNameList = [
\"六1班数据表.xlsx\", \"六2班数据表.xlsx\", \"六3班数据表.xlsx\", \"六4班数据表.xlsx\",
\"六5班数据表.xlsx\", \"六6班数据表.xlsx\", \"六7班数据表.xlsx\", \"六8班数据表.xlsx\",
\"六9班数据表.xlsx\", \"六10班数据表.xlsx\", \"六11班数据表.xlsx\", \"六12班数据表.xlsx\",
\"六13班数据表.xlsx\", \"六14班数据表.xlsx\", \"六15班数据表.xlsx\", \"六16班数据表.xlsx\",
\"六17班数据表.xlsx\", \"六18班数据表.xlsx\", \"六19班数据表.xlsx\", \"六20班数据表.xlsx\",
]
readExcelFilesByNames(fpath = \".\\分班数据表\",fileNameList=fileNameList)
合并数据表，演示效果
多个Sheet合并成一个工作表
def readExcelBySheetsNames(fpath,header = 0,prefixStr = \"\",sheetNameStr =\"sheetName\",prefixNumStr = \"prefixNum\"):
\'\'\'
纵向“合”：多个Sheet合并成一个工作表
读取所有的Excel文件的sheet，并合并返回一个总的DataFrame。
每个sheet的数据表格式上要一致。
1.fpath：必填,是Excel文件的路径，加文件名
2.会生成两个新列：sheetName和prefixNum，方便数据处理
sheetName列是所有sheet的名称列
prefixNum列是计数列
3.header：指定读取的行数
\'\'\'
xl = pd.ExcelFile(fpath)
# 获取Excel文件内的所有的sheet名称
sheetNameList = xl.sheet_names
outfd = pd.DataFrame()
num = 0
for sheetName in sheetNameList:
num += 1
data = xl.parse(sheetName,header=header)
# 产生sheet名称列和计数列
data[sheetNameStr] = sheetName
data[prefixNumStr] = prefixStr +str(num)
# 数据表拼接
outfd = pd.concat([outfd,data.dropna()])
xl.close()
return outfd
如下调用readExcelBySheetsNames,运行效果如下：
readExcelBySheetsNames(fpath = \".\\分班数据表\\总数据表.xlsx\",sheetNameStr =\"sheet名\",prefixNumStr = \"sheet序号\")
演示效果
合：横向“合”
对于不同Excel工作表之间的横向合并，主要是用根据某些列（如：姓名、身份证号等）进行合并。在pandas库中可以用merge方法来实现，这是个十分好用的方式，展开讲篇幅较长，后续详细整理。
DataFrame.merge(right, how=\'inner\', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(\'_x\', \'_y\'), copy=True, indicator=False, validate=None)
结语
本文所谈的Python处理Excel文件方式主要是基于pandas库的，主要针对的是清单型的数据表。清单型的数据表在下面的文章中有详细介绍：
https://www.cnblogs.com/wansq/p/15869594.html
数据表的分主要涉及的是文件保存（写入），对程序来说属于输出环节；
数据表的合主要针对的是文件打开（读取），对程序而言属于输入环节。
以上代码在针对大量重复性的表格分与合时，优势巨大；但对于偶尔、少量的分与合，也许用鼠标点击更快。
技术没有好坏之分，需要灵活使用！
来源：https://www.cnblogs.com/wansq/p/15924775.html
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