超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表

原创

小小明代码实体 2022-11-08 17:35:43 博主文章分类：数据处理 ©著作权

文章标签 办公自动化 vba python excel sed 文章分类 运维

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者小小明代码实体的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

本文作为一篇原始雏形已经过时，新版本的文章请移步到：
深度剖析Excel表拆分的三项技术（已实现纯Openpyxl保留全部样式拆分，自适应单文件和多文件拆分等）

本文目录：

文章目录

需求描述
实现过程
纯VBA实现
升级：能指定起始行的带格式拆分
VBA代码翻译成Python调用示例
使用Pandas实现Excel拆分
使用openpyxl保留表头样式拆分Excel表
总结

透过本文你能够学到：

通过VBA复制粘贴全部样式进行单文件表拆分
纯Pandas拆分表，无样式保留
openpyxl模板法拆分表保留表头样式

作者：小小明，高阶数据处理玩家，帮助各行数据从业者解决各类数据处理难题。

需求描述

有一个Excel表格：

超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表_vba

我们希望将其按照指定的字段拆分为多个表格。如果直接用pandas，代码很简单却只能保留数据；如果使用openpyxl，也无法直接设置原有的样式，需要逐个设置会非常麻烦。下面我将使用Excel自带的筛选功能，筛选出指定的值，然后复制粘贴到一张新的工作表中。唯一值不多的时候我们人工操作也可以，但数据量大唯一值多的时候，人工操作就耗时很久了。

如何使用Python实现这个自动化操作呢？那就是通过pywin32调用VBA。

下面我们开始操作吧：

实现过程

首先，用pywin32打开目标文件：

import win32com.client as win32  # 导入模块
import os

excel_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')

filename = "数据源.xlsx"
filename = os.path.abspath(filename)

wb = excel_app.Workbooks.Open(filename)
sheet = wb.ActiveSheet
max_rows = sheet.UsedRange.Rows.Count
max_cols = sheet.UsedRange.Columns.Count
max_rows, max_cols

(3216, 9)

可以看到源数据有3216行，9列。

获取数据范围，并设置自动列宽调整：

rng = sheet.Range(sheet.Cells(1, 1), sheet.Cells(max_rows, max_cols))
# 设置自动列宽
rng.EntireColumn.AutoFit()

设置后的效果：

超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表_vba_02

构建一个拆分函数：

def split_excel(num):
    """num示被拆分的列号"""
    names = set(sheet.Range(sheet.Cells(2, num), sheet.Cells(max_rows, num)).Value)

    # 禁用自动更新加快执行速度
    excel_app.ScreenUpdating = False
    for name, in names:
        sheet.Activate()
        rng.AutoFilter(Field=num, Criteria1=name)
        rng.Select()
        excel_app.Selection.Copy()
        new_sheet = excel_app.Sheets.Add(After=wb.Worksheets(wb.Worksheets.Count))
        new_sheet.Name = name
        new_sheet.Range("A1").Activate()
        new_sheet.Paste()
        new_sheet.Range(new_sheet.Cells(1, 1), new_sheet.Cells(1, max_cols)).EntireColumn.AutoFit()
    # 恢复自动更新
    excel_app.ScreenUpdating = True

该函数涉及的方法很多，需要反复查询VBA文档并测试才能写出，不过前人栽树后人乘凉，我已经为大家写出来啦，可以直接使用。当然也欢迎VBA大佬对本方法进行升级改造。

一些重点的API：

Range 对象：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/excel.range(object)

Range.AutoFilter：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/excel.range.autofilter

Sheets.Add ：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/excel.sheets.add

Worksheet.Name 属性：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/excel.worksheet.name

Application.ScreenUpdating：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/excel.application.screenupdating

其他需要注意的点：
在Excel本身的VBA环境，获取唯一值，我们往往需要使用高级筛选或字典对象。VBA的字典对象使用起来较为麻烦，文档地址：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/language/reference/user-interface-help/dictionary-object
但我们再Python环境中使用VBA，则无需使用VBA的数组或字典对象，使用python本身的对象操作即可。

下面我们对区域列（第2列）进行拆分：

split_excel(2)

超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表_办公自动化_03

可以看到拆分的结果，完全保留了原有的样式。

最后我们保存文件即可：

wb.SaveAs(os.path.abspath("result.xlsx"))

直接修改原有文件直接调用wb.Save()即可，上述命令表示另存为。

可以关闭工作簿：

wb.Close()

还可以关闭Excel软件：

excel_app.Quit()

纯VBA实现

为了没有安装python的童鞋使用方便，将以上过程封装成纯vba代码，可以直接在Excel软件中使用：

Sub 带格式分列()
    Application.ScreenUpdating = False
    Set Sh = ActiveSheet
    
    max_rows = Sh.UsedRange.Rows.Count
    max_cols = Sh.UsedRange.Columns.Count
    Set Rng = Sh.Range(Sh.Cells(1, 1), Sh.Cells(max_rows, max_cols))
    Rng.EntireColumn.AutoFit
    
    'Col为要手动输入要拆分的列序数
    Col = CInt(InputBox("输入用于分组的列序号！"))
    
    Range(Cells(2, Col), Cells(max_rows, Col)).AdvancedFilter Action:=xlFilterCopy, CopyToRange:=Cells(1, max_cols + 2), Unique:=True
    LastRow = Cells(1, max_cols + 2).End(xlDown).Row
    Range(Cells(1, max_cols + 2), Cells(LastRow, max_cols + 2)).RemoveDuplicates Columns:=1, Header:=xlNo
    LastRow = Cells(1, max_cols + 2).End(xlDown).Row
    
    For i = 1 To LastRow
        Name = CStr(Sh.Cells(i, max_cols + 2))
        Sh.Activate
        Rng.AutoFilter Field:=Col, Criteria1:=Name
        Rng.Copy
        Set new_sheet = Sheets.Add(After:=Sheets(Sheets.Count))
        new_sheet.Name = Name
        new_sheet.Range("A1").Activate
        new_sheet.Paste
        new_sheet.Range(new_sheet.Cells(1, 1), new_sheet.Cells(1, max_cols)).EntireColumn.AutoFit
    Next
    Sh.Activate
    Columns(max_cols + 2).Delete Shift:=xlToLeft
    Selection.AutoFilter
    
    Application.ScreenUpdating = True
End Sub

升级：能指定起始行的带格式拆分

后面碰过了起始行不在开头的需求：

超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表_python_04

对于这类需求会增加复制非筛选区域的操作，我已经完整封装了全部过程到一个方法。

完整代码如下：

import win32com.client as win32  # 导入模块
import os

excel_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')


def split_excel(filename, save_name, num, title_row=1):
    """作者小小明的：https://blog.net/as604049322"""
    wb = excel_app.Workbooks.Open(os.path.abspath(filename))
    try:
        sheet = wb.ActiveSheet
        max_rows = sheet.UsedRange.Rows.Count
        max_cols = sheet.UsedRange.Columns.Count
        if title_row > 1:
            start = sheet.Range(sheet.Cells(
                1, 1), sheet.Cells(title_row-1, max_cols))
        rng = sheet.Range(sheet.Cells(title_row, 1),
                          sheet.Cells(max_rows, max_cols))
        # 设置自动列宽
        rng.EntireColumn.AutoFit()
        names = set(sheet.Range(sheet.Cells(title_row+1, num),
                    sheet.Cells(max_rows, num)).Value)
        for name, in names:
            if not name:
                continue
            new_sheet = excel_app.Sheets.Add(
                After=wb.Worksheets(wb.Worksheets.Count))
            new_sheet.Name = name
            if title_row > 1:
                sheet.Activate()
                start.Copy()
                new_sheet.Activate()
                new_sheet.Range("A1").Activate()
                new_sheet.Paste()

            sheet.Activate()
            rng.AutoFilter(Field=num, Criteria1=name)
            rng.Copy()
            new_sheet.Activate()
            new_sheet.Range(f"A{title_row}").Activate()
            new_sheet.Paste()
            new_sheet.Range(new_sheet.Cells(1, 1), new_sheet.Cells(
                1, max_cols)).EntireColumn.AutoFit()
        wb.SaveAs(os.path.abspath(save_name))
    finally:
        wb.Close()
        
split_excel("工单.xlsx", '拆分结果.xlsx', 4, 2)
#这步会关闭你正在使用的Excel软件，视具体情况决定是否要注释掉
excel_app.Quit()

VBA代码翻译成Python调用示例

前面我演示了Python带格式拆分Excel表，可能大家对使用python来调用vba还比较生疏，下面我将演示将一段vba代码翻译为python调用。

下面这段拆分Excel表的vba代码来自才哥的文章《Python对比VBA实现excel表格合并与拆分》，作者是“两百斤的老涛”，一起看看吧：

Sub 表格拆分()
    '屏幕刷新=false
    Application.ScreenUpdating = False
    Dim LastRow, LastCol As Long
    Dim Sh, Sht As Worksheet
    'Sh指代当前活动页
    Set Sh = ActiveSheet
    '当前活动页的最后一行
    LastRow = Sh.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row
    '当前活动页的最后一列
    LastCol = Sh.Cells(1, Columns.Count).End(xlToLeft).Column
    '定义D为字典
    Dim D As Object
    Set D = CreateObject("Scripting.Dictionary")
    Dim Col As Integer
    'Col为要手动输入要拆分的列序数
    Col = InputBox("输入用于分组的列序号！")
    '从第2行找到最后一行
    For i = 2 To LastRow
        '查找这个要拆分行，看它在不在字典里
        TempStr = CStr(Sh.Cells(i, Col))
        '如果在字典里
        If D.exists(TempStr) Then
            '将数据放到对应的页里
            Set Sht = Worksheets(TempStr)
            '字典key值对应的项目值记录该页当前内容添加的行数，每次+1
            D(TempStr) = D(TempStr) + 1
            '下面一行可以注释掉了跟下面的重复了……
            'Sht.Cells(D(TempStr), 1) = Sh.Cells(i, 1)
            For j = 1 To LastCol
                Sht.Cells(D(TempStr), j) = Sh.Cells(i, j)
            Next
        Else
            '如果不在字典里，就添加一个新key
            D.Add TempStr, 1
            'i = i - 1是让该行一会儿重新检索一遍就能进到if里了
            i = i - 1
            '在最后一页新加一页，页名就是TempStr
            Sheets.Add After:=Sheets(Sheets.Count)
            Sheets(Sheets.Count).Name = TempStr
            '下面一行也是可以注释掉的
            'Sheets(Sheets.Count).Cells(1, 1) = Sh.Cells(1, 1)
            '把第一行标题行弄过去
            For j = 1 To LastCol
                Sheets(Sheets.Count).Cells(1, j) = Sh.Cells(1, j)
            Next
        End If
    Next
    '激活初始页，视觉上保持不变
    Sh.Activate
    'RT,GDCDSZ
    MsgBox ("完成！")

End Sub

下面我们将其转换为python代码来调用：

建立在已经打开Excel文件的前提下：

import win32com.client as win32  # 导入模块
import os

excel_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')

filename = "数据源.xlsx"
filename = os.path.abspath(filename)

wb = excel_app.Workbooks.Open(filename)

Set Sh = ActiveSheet等价于：

Sh = wb.ActiveSheet

对于下面这两行代码：

'当前活动页的最后一行
LastRow = Sh.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row
'当前活动页的最后一列
LastCol = Sh.Cells(1, Columns.Count).End(xlToLeft).Column

首先对于Rows和Columns可以通过顶级的’Excel.Application’对象来引用，而xlUp和xlToLeft两个常量值，我目前采用的方案是通过文档进行查阅，首先定位到vba文档的Range.End 属性，然后再点击 Direction 参数的数据类型：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/excel.xldirection

超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表_excel_05

于是我们翻译为：

LastRow = Sh.Cells(excel_app.Rows.Count, 1).End(-4162).Row
LastCol = Sh.Cells(1, excel_app.Columns.Count).End(-4159).Column

专业的vba程序员都习惯用上面的方法获取数据的行数和列数，但一般情况下用我前面的UsedRange的方法就够了。

由于数据都直接读取到python环境中，我们直接使用python的字典，继续翻译剩下的循环部分：

D = {}
Col = 2
excel_app.ScreenUpdating = False
for i in range(2, LastRow+1):
    TempStr = Sh.Cells(i, Col).Value
    if TempStr in D:
        Sht = wb.Sheets(TempStr)
        D[TempStr] += 1
        for j in range(1, LastCol+1):
            Sht.Cells(D[TempStr], j).Value = Sh.Cells(i, j).Value
    else:
        D[TempStr] = 1
        excel_app.Sheets.Add(After=wb.Sheets(wb.Sheets.Count))
        wb.Sheets(wb.Sheets.Count).Name = TempStr
        for j in range(1, LastCol+1):
            wb.Sheets(wb.Sheets.Count).Cells(1, j).Value = Sh.Cells(1, j).Value
Sh.Activate()
excel_app.ScreenUpdating = True

我再按照个人的习惯重新编写一下：

rows_dict = {}
Col = 2
excel_app.ScreenUpdating = False
for i in range(2, LastRow+1):
    k = Sh.Cells(i, Col).Value
    if k not in rows_dict:
        Sht = excel_app.Sheets.Add(After=wb.Sheets(wb.Sheets.Count))
        Sht.Name = k
        Sht.Range(Sht.Cells(1, 1), Sht.Cells(1, LastCol)).Value = Sh.Range(
            Sh.Cells(1, 1), Sh.Cells(1, LastCol)).Value
        rows_dict[k] = 1
    else:
        Sht = wb.Sheets(k)
    rows_dict[k] += 1
    Sht.Range(Sht.Cells(rows_dict[k], 1), Sht.Cells(
        rows_dict[k], LastCol)).Value = Sh.Range(Sh.Cells(i, 1), Sh.Cells(i, LastCol)).Value
Sh.Activate()
excel_app.ScreenUpdating = True

最终完整代码：

import win32com.client as win32  # 导入模块
import os

excel_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')


filename = "数据源.xlsx"
filename = os.path.abspath(filename)

wb = excel_app.Workbooks.Open(filename)
Sh = wb.ActiveSheet
LastRow = Sh.Cells(excel_app.Rows.Count, 1).End(-4162).Row
LastCol = Sh.Cells(1, excel_app.Columns.Count).End(-4159).Column

rows_dict = {}
Col = 2
excel_app.ScreenUpdating = False
for i in range(2, LastRow+1):
    k = Sh.Cells(i, Col).Value
    if k not in rows_dict:
        Sht = excel_app.Sheets.Add(After=wb.Sheets(wb.Sheets.Count))
        Sht.Name = k
        Sht.Range(Sht.Cells(1, 1), Sht.Cells(1, LastCol)).Value = Sh.Range(
            Sh.Cells(1, 1), Sh.Cells(1, LastCol)).Value
        rows_dict[k] = 1
    else:
        Sht = wb.Sheets(k)
    rows_dict[k] += 1
    Sht.Range(Sht.Cells(rows_dict[k], 1), Sht.Cells(
        rows_dict[k], LastCol)).Value = Sh.Range(Sh.Cells(i, 1), Sh.Cells(i, LastCol)).Value
Sh.Activate()
excel_app.ScreenUpdating = True
wb.SaveAs(os.path.abspath("result.xlsx"))
wb.Close()
excel_app.Quit()

经测试，原始vba代码在Excel环境中运行耗时1秒以内，但运行以上python代码，耗时接近30秒。

这是因为，python通过vba读取Excel数据时，存在很频繁的交互，同时也说明并不是任何vba代码都适合用python来调用。对于大部分数据读写操作，用python自带的库会便捷很多，速度也会比vba快。对于样式复杂粘贴使用vba则极度方便。

使用Pandas实现Excel拆分

上述vba代码实际上仅仅只是实现不带样式的拆分，对于这样的需求，其实用Pandas会非常简单：

from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd

df = pd.read_excel("数据源.xlsx")

with pd.ExcelWriter('result.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    writer.book = load_workbook("数据源.xlsx")
    for area, df_split in df.groupby("区域"):
        df_split.to_excel(writer, area, index=False)

缺点是日期没有保留原有的文本格式：

超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表_sed_06

不过我们可以指定日期的格式：

from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd

df = pd.read_excel("数据源.xlsx")

with pd.ExcelWriter('result.xlsx', engine='openpyxl', datetime_format='YYYY/MM/DD') as writer:
    writer.book = load_workbook("数据源.xlsx")
    for area, df_split in df.groupby("区域"):
        df_split.to_excel(writer, area, index=False)

超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表_sed_07

使用了openpyxl还可以逐个单元格copy样式信息，相对来说会麻烦一些，也并不是所有样式都能复制。

不过但如果我们只需要保留表头样式拆分Excel表，可以通过openpyxl制作模板并加载模板，下面看看具体实现：

使用openpyxl保留表头样式拆分Excel表

我们的实现目标依然是：

超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表_python_04

其实这种需求，除了表头样式以外并不需要关心下面的数据的样式。这时使用openpyxl才是最简单的，下面我们看看操作流程。

首先，我们读取数据并分组：

from openpyxl import load_workbook

num = 4
title_row = 2
filename = "工单.xlsx"

book = load_workbook(filename)
sheet = book.active
# 读取并分组相应的数据
data = {}
for row in sheet.iter_rows(min_row=title_row+1):
    row = [cell.value for cell in row]
    data_split = data.setdefault(row[num-1], [])
    data_split.append(row)

然后遍历每组创建模板后写入对应数据：

for name, data_split in data.items():
    new_sheet = book.copy_worksheet(sheet)
    new_sheet.title = name
    # 删除标题行以外的数据作为模板
    new_sheet.delete_rows(title_row+1, sheet.max_row)
    for row in data_split:
        new_sheet.append(row)
book.save("拆分结果.xlsx")

是不是非常简单？下面我们可以封装起来：

from openpyxl import load_workbook


def split_excel(filename, save_name, num, title_row=1):
    """小小明：https://blog.net/as604049322"""
    book = load_workbook(filename)
    sheet = book.active
    # 读取并分组相应的数据
    data = {}
    for row in sheet.iter_rows(min_row=title_row+1):
        row = [cell.value for cell in row]
        data_split = data.setdefault(row[num-1], [])
        data_split.append(row)
    for name, data_split in data.items():
        new_sheet = book.copy_worksheet(sheet)
        new_sheet.title = name
        # 删除标题行以外的数据作为模板
        new_sheet.delete_rows(title_row+1, sheet.max_row)
        for row in data_split:
            new_sheet.append(row)
    book.save(save_name)


split_excel("工单.xlsx", '拆分结果.xlsx', 4, 2)

但是使用openpyxl拆分也有较大缺陷，例如数据中存在日期格式时：

split_excel("数据源.xlsx", '拆分结果2.xlsx', 2, 1)

超简单的方法完整保留原有所有样式拆分Excel表_办公自动化_09

日期格式自定义起来会比较麻烦，难以通用化，列宽需要手工自适应（这个我在《Pandas指定样式保存excel数据的N种姿势》一文中已经实现了pandas自适应调整）。

总结

本文演示了通过复制粘贴筛选结果实现保留格式拆分表格的方法，并分别通过python调用和纯vba实现。作为一种一种抛砖引玉的做法并不能应对所有的需求，对于表头涉及多行合并单元格的需求还需各位童鞋发挥自己的脑洞，针对性解决相应的问题。

通过上述代码的样式详细大家都能看到，对于样式拷贝，使用vba很简单；对于数据处理，使用Pandas很简单；仅仅只拷贝表头样式，使用openpyxl最简单，但对于日期和列宽需要特殊处理。

上一篇：从C#到Python手把手教你用Python实现内存扫描获取指定字符串

下一篇：Python自制成语接龙小游戏

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯