excel里的数据如何利用python进行分词 python excel分表

我们工作中经常要遇到这种情况：需要把一个总的excel工作薄，按‘部门’字段分成N个工作薄，单独发给不同的部门。

通过网上搜索，有方方格子等插件能实现部分功能。但遇到工作薄下有多个工作表时仍然不好操作。比如我现在遇到的问题：

1、要按渠道名称分成不同的工作薄

2、每个工作薄下又有很多工作表，每个表都要按部门分开

这种情况，插件也不好使，想了想便考虑用python来解决。下面来说解决思路和代码。

1、首先导包，设置目标工作表的路径。

import numpy as np
import pandas as pd

#输入的excel文档名
a=input('目标工作表:')   #手动输入表名
out='C:UsershubiaoDesktop'+a+'.xlsx'   #目标表的路径，我这里是放在桌面了

2、并获取工作薄下的所有表名，并设置按哪个字段分表（我这里是按'渠道名称'）。

#获取工作薄所有表名
datashname=pd.read_excel(out,None) #第二个参数为None，获取一个已表名为键的字典
sname=datashname.keys()   #获取字典的键

#通过工作薄的第一张表获取所有的渠道名称
qudao=pd.read_excel(out,sheet_name=0)['渠道名称'].value_counts().index

3、接下来就是分表了，我这里的思路是：建立一个某个渠道的工作薄，然后再把这个渠道相关的表分别写入不同的sheet。用两个for循环实现，代码不复杂，关键是理清思路。

#分表
for y in qudao:  #循环部门,并设置保存的路径
    writer=pd.ExcelWriter('C:UsershubiaoDesktoppyexport'+y+'.xlsx')
    for x in sname:
        dataall=pd.read_excel(out,sheet_name=x)  #遍历不同的sheet表
        dt=dataall.loc[dataall['渠道名称']==y]   #筛选对应的渠道
        dt.to_excel(writer,x) #写入
    writer.save()   #保存

好了，基本就是这样了，看看效果。

各个部门的工作薄

每个工作薄下有相关的表

可以看到效果很好。

后边想了想，还是有优化的空间比如，在循环里面频繁的读取文档，影响了一定的速度。可以先全部读取进来，建立个总的字典，再去一一筛选。这个后边再去优化了。

附上整体代码。

import numpy as np
import pandas as pd

#输入的excel文档名
a=input('目标工作表:')   
out='C:UsershubiaoDesktop'+a+'.xlsx'  

#获取工作薄所有表名
datashname=pd.read_excel(out,None) 
sname=datashname.keys()  

#通过工作薄的第一张表获取所有的渠道名称
qudao=pd.read_excel(out,sheet_name=0)['渠道名称'].value_counts().index 

#分表
for y in qudao:
    writer=pd.ExcelWriter('C:UsershubiaoDesktoppyexport'+y+'.xlsx')
    for x in sname:
        dataall=pd.read_excel(out,sheet_name=x)
        dt=dataall.loc[dataall['渠道名称']==y]
        dt.to_excel(writer,x)
    writer.save()