1.引言

昨天家人給我發(fā)消息，問我有沒有辦法用excel根據(jù)部門的名稱將一個表拆分成若干個表，我首先就想到用excel自帶的宏來實現(xiàn)，結果發(fā)現(xiàn)自己并不會，哈哈，只好放棄，轉而用python去實現(xiàn)，實現(xiàn)的功能很簡單，但是因為沒有接觸過python自動化辦公方面，所以花了點時間去搜索，去找方法。
我剛開始的想法是先將整張表讀到數(shù)據(jù)庫里，然后用group by去分類提取到數(shù)組，然后根據(jù)名稱去數(shù)據(jù)庫匹配，最后輸出到excel表。但是這個方法貌似有點蠢了。
經(jīng)過了解，我把目光聚集到pandas這個庫上，實現(xiàn)上簡單方便。

2.pandas簡介

• Pandas是Python的一個數(shù)據(jù)分析包，該工具為解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建。它納入大量庫和標準數(shù)據(jù)模型，不僅提供高效的操作數(shù)據(jù)集所需的工具，還提供大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。
• Pandas是字典形式，基于NumPy創(chuàng)建，讓NumPy為中心的應用變得更加簡單。

具體的方法在這里不介紹（網(wǎng)上都可以查到），主要介紹一下我的方法和思路

3.實現(xiàn)思路

• 因為用pandas實現(xiàn)所以必須首先導入

import pandas as pd

• 考慮到讀取excel表需要具體路徑，所以為了適用性，選擇用python自帶的os模塊

import os
data_path = os.path.join(os.getcwd(),"原表.xlsx")   # 獲取以‘原表.xlsx’為名字的文件路徑

• 接著讀取excel表

data = pd.read_excel(data_path)
rows = data.shape[0]   #獲取行數(shù) 
                       #shape[1]獲取列數(shù)
department_list = []  #創(chuàng)建個空列表用來存放分類標準，即部門名稱

• 使用循環(huán)將部門名稱添加到空列表

for i in range(rows):
    temp = data["部門名稱"][i]
    if temp not in department_list:
        department_list.append(temp)   #將部門的分類存在一個列表中

• 接著再使用循環(huán)獲取每一行的數(shù)據(jù)，并且進行用部門名稱列表匹配原表，提取數(shù)據(jù)

for department in department_list:
    new_df = pd.DataFrame()
    for i in range (0, rows):
        if data["部門名稱"][i] == department:
            new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i],:]], axis = 0, ignore_index = True)

• 最后將每個部門存成一個新的表格

new_df.to_excel(str(department)+".xlsx", sheet_name=str(department), index = False)  

4.注意：

有幾點bug：

（1）要處理的表必須以“原表.xlsx”為名字和格式。（當然這個可以自行修改）
（2）需要分類的標準應該以“部門名稱”為名字的那一列。（也可以修改）
（3）拆分完的表格命名為各部門名稱。

ps:因為家人電腦里并沒有python環(huán)境，所以我選擇用pyinstaller將腳本打包成exe文件，所以產(chǎn)生上述bug，自家使用，隨用隨改，哈哈哈