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文章目录

• 前言
• 一、导入数据
• 二：查询并写入
• • 2.1 创建新表格，用于存放整理好的数据
  • 2.2 查询学校列中的所有分类
  • 2.3 将不同的学校写入新表格中的不同sheet中
• 三：保存数据
• 四：完整代码

前言

提示：工作中经常会用到这样的操作，对于老板给的一个表格，需要根据其中的某一列进行筛选，将同一类的数据粘贴到另一个表格中。

业务说明：某市高考后有一张超大的excel文件（data_A)，其中记录每个考生的信息。需要将学生以学校的维度进行拆分，即将相同学校的考生放在同一张Sheet中（Sheet使用许学校来命名）。

提示：要把大象装冰箱一共分三步，完成以上操作也指需三步。下面案例可供参考。

一、导入数据

使用pandas模块读取表格，代码如下（示例）：

import pandas as pd

data_A = pd.read_excel(
    "D:\\Anaconda\\Project\\data_2022-11-24.xlsx",
    usecols=["学校","学号","姓名","性别","年龄"],
)

因为表格中有很多列，我这里只需要其中的5列数据，使用usecols导入特定的列。

二：查询并写入

2.1 创建新表格，用于存放整理好的数据

注意：这里需要重新创建一个新的表格，用于存放分类好的数据，不能将数据直接使用to_excel直接写入。

writer = pd.ExcelWriter("D:\\Anaconda\\Project\\data_B.xlsx")

2.2 查询学校列中的所有分类

使用unique，可以查询某一列的所有分类，输出列表。

lst = data_A["学校"].unique()

2.3 将不同的学校写入新表格中的不同sheet中

通过之前的查询，将所有的学校都存在了lst中,使用for循环依次读取到不同的学校，同时将学校依次写进新表格的不同sheet中。

pandas中使用contains进行关键词的抽取，使用to_excel进行数据的导出。

for i in lst:
    fdata = data_A[data_A["学校"].str.contains(i)]
    fdata.to_excel(writer,i,index=False)

三：保存数据

writer.save()

四：完整代码

import pandas as pd

data_A = pd.read_excel(
    "D:\\Anaconda\\Project\\data_2022-11-24.xlsx",
    usecols=["学校","学号","姓名","性别","年龄"],
)
writer = pd.ExcelWriter("D:\\Anaconda\\Project\\data_B.xlsx")
lst = data_A["学校"].unique()
for i in lst:
    fdata = data_A[data_A["学校"].str.contains(i)]
    fdata.to_excel(writer,i,index=False)

writer.save()