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利用python Pandas實(shí)現(xiàn)批量拆分Excel與合并Excel

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一、實(shí)例演示

1.將一個(gè)大Excel等份拆成多個(gè)Excel
2.將多個(gè)小Excel合并成一個(gè)大Excel并標(biāo)記來(lái)源

work_dir="./course_datas/c15_excel_split_merge"
splits_dir=f"{work_dir}/splits"

import os
if not os.path.exists(splits_dir):
    os.mkdir(splits_dir)

二、讀取源Excel到Pandas

import pandas as pd
No output
df_source = pd.read_excel(f"{work_dir}/crazyant_blog_articles_source.xlsx")
No output
df_source.head()
id	title	tags
0	2585	Tensorflow怎樣接收變長(zhǎng)列表特征	python,tensorflow,特征工程
1	2583	Pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的合并concat	pandas,python,數(shù)據(jù)分析
2	2574	Pandas的Index索引有什么用途?	pandas,python,數(shù)據(jù)分析
3	2564	機(jī)器學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集大全	python,機(jī)器學(xué)習(xí)
4	2561	一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的修煉路徑	數(shù)據(jù)分析
df_source.index
RangeIndex(start=0, stop=258, step=1)
df_source.shape

(258, 3)

total_row_count = df_source.shape[0]
total_row_count

258

三、將一個(gè)大Excel等份拆成多個(gè)Excel

1.使用df.iloc方法,將一個(gè)大的dataframe,拆分成多個(gè)小dataframe
2.將使用dataframe.to_excel保存每個(gè)小Excel

1、計(jì)算拆分后的每個(gè)excel的行數(shù)

# 這個(gè)大excel,會(huì)拆分給這幾個(gè)人
user_names = ["xiao_shuai", "xiao_wang", "xiao_ming", "xiao_lei", "xiao_bo", "xiao_hong"]
No output
# 每個(gè)人的任務(wù)數(shù)目
split_size = total_row_count // len(user_names)
if total_row_count % len(user_names) != 0:
    split_size += 1

split_size

43

2、拆分成多個(gè)dataframe

df_subs = []
for idx, user_name in enumerate(user_names):
    # iloc的開始索引
    begin = idx*split_size
    # iloc的結(jié)束索引
    end = begin+split_size
    # 實(shí)現(xiàn)df按照iloc拆分
    df_sub = df_source.iloc[begin:end]
    # 將每個(gè)子df存入列表
    df_subs.append((idx, user_name, df_sub))
No output

3、將每個(gè)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)
No output

四、合并多個(gè)小Excel到一個(gè)大Excel

1.遍歷文件夾,得到要合并的Excel文件列表
2.分別讀取到dataframe,給每個(gè)df添加一列用于標(biāo)記來(lái)源
3.使用pd.concat進(jìn)行df批量合并
4.將合并后的dataframe輸出到excel

1. 遍歷文件夾,得到要合并的Excel名稱列表

import os
excel_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. 分別讀取到dataframe

df_list = []

for excel_name in excel_names:
    # 讀取每個(gè)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)
    # 給每個(gè)df添加1列,即用戶名字
    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進(jìn)行合并

df_merged = pd.concat(df_list)
No output
df_merged.shape

(258, 4)

df_merged.head()

id title tags username
0 2585 Tensorflow怎樣接收變長(zhǎng)列表特征 python,tensorflow,特征工程 xiao_shuai
1 2583 Pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的合并concat pandas,python,數(shù)據(jù)分析 xiao_shuai
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3 2564 機(jī)器學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集大全 python,機(jī)器學(xué)習(xí) xiao_shuai
4 2561 一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的修煉路徑 數(shù)據(jù)分析 xiao_shuai

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

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

4. 將合并后的dataframe輸出到excel

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

到此這篇關(guān)于利用python Pandas實(shí)現(xiàn)批量拆分Excel與合并Excel的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas批量拆分Excel與合并Excel內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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