Pandas如何批量拆分Excel与合并Excel

这篇文章主要介绍"Pandas如何批量拆分Excel与合并Excel"的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇"Pandas如何批量拆分Excel与合并Excel"文章能帮助大家解决问题。

一、实例演示

1.将一个大Excel等份拆成多个Excel
2.将多个小Excel合并成一个大Excel并标记来源

work_dir="./course_datas/c15_excel_split_merge"splits_dir=f"{work_dir}/splits"import osif not os.path.exists(splits_dir):    os.mkdir(splits_dir)

二、读取源Excel到Pandas

import pandas as pddf_source = pd.read_excel(f"{work_dir}/crazyant_blog_articles_source.xlsx")df_source.head()

id title tags
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df_source.indexRangeIndex(start=0, stop=258, step=1)df_source.shape

(258, 3)

total_row_count = df_source.shape[0]total_row_count

258

三、将一个大Excel等份拆成多个Excel

1.使用df.iloc方法，将一个大的dataframe，拆分成多个小dataframe
2.将使用dataframe.to_excel保存每个小Excel

1、计算拆分后的每个excel的行数

# 这个大excel，会拆分给这几个人user_names = ["xiao_shuai", "xiao_wang", "xiao_ming", "xiao_lei", "xiao_bo", "xiao_hong"]# 每个人的任务数目split_size = total_row_count // len(user_names)if total_row_count % len(user_names) != 0:    split_size += 1split_size

43

2、拆分成多个dataframe

df_subs = []for idx, user_name in enumerate(user_names):    # iloc的开始索引    begin = idx*split_size    # iloc的结束索引    end = begin+split_size    # 实现df按照iloc拆分    df_sub = df_source.iloc[begin:end]    # 将每个子df存入列表    df_subs.append((idx, user_name, df_sub))

3、将每个datafame存入excel

for idx, user_name, df_sub in df_subs:    file_name = f"{splits_dir}/crazyant_blog_articles_{idx}_{user_name}.xlsx"    df_sub.to_excel(file_name, index=False)

四、合并多个小Excel到一个大Excel

1.遍历文件夹，得到要合并的Excel文件列表
2.分别读取到dataframe，给每个df添加一列用于标记来源
3.使用pd.concat进行df批量合并
4.将合并后的dataframe输出到excel

1. 遍历文件夹，得到要合并的Excel名称列表

import osexcel_names = []for excel_name in os.listdir(splits_dir):    excel_names.append(excel_name)excel_names

['crazyant_blog_articles_0_xiao_shuai.xlsx',
'crazyant_blog_articles_1_xiao_wang.xlsx',
'crazyant_blog_articles_2_xiao_ming.xlsx',
'crazyant_blog_articles_3_xiao_lei.xlsx',
'crazyant_blog_articles_4_xiao_bo.xlsx',
'crazyant_blog_articles_5_xiao_hong.xlsx']

2. 分别读取到dataframe

df_list = []

for excel_name in excel_names:    # 读取每个excel到df    excel_path = f"{splits_dir}/{excel_name}"    df_split = pd.read_excel(excel_path)    # 得到username    username = excel_name.replace("crazyant_blog_articles_", "").replace(".xlsx", "")[2:]    print(excel_name, username)    # 给每个df添加1列，即用户名字    df_split["username"] = username        df_list.append(df_split)

crazyant_blog_articles_0_xiao_shuai.xlsx xiao_shuai
crazyant_blog_articles_1_xiao_wang.xlsx xiao_wang
crazyant_blog_articles_2_xiao_ming.xlsx xiao_ming
crazyant_blog_articles_3_xiao_lei.xlsx xiao_lei
crazyant_blog_articles_4_xiao_bo.xlsx xiao_bo
crazyant_blog_articles_5_xiao_hong.xlsx xiao_hong

3. 使用pd.concat进行合并

df_merged = pd.concat(df_list)df_merged.shape

(258, 4)

df_merged.head()

id title tags username
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df_merged["username"].value_counts()

xiao_hong 43
xiao_bo 43
xiao_shuai 43
xiao_lei 43
xiao_wang 43
xiao_ming 43
Name: username, dtype: int64

4. 将合并后的dataframe输出到excel

df_merged.to_excel(f"{work_dir}/crazyant_blog_articles_merged.xlsx", index=False)

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