python excel处理实例（单工作簿拆分到多工作簿中（单表中））

在Python编程领域，处理Excel文件是一项常见的任务，特别是在数据分析、自动化办公等场景中。本教程将专注于一个具体的实例——如何使用Python将一个包含多个工作表的单个工作簿拆分为多个独立的工作簿，每个工作簿对应原工作簿中的一个单独工作表。我们将探讨使用pandas和openpyxl库来实现这个功能。 `pandas`是Python中处理数据的强大库，它提供了DataFrame对象，可以方便地读取和写入Excel文件。`openpyxl`则是一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库，它提供了对Excel文件更底层的控制。 以下是实现这个功能的基本步骤： 1. **导入所需库**：你需要导入pandas和openpyxl库。 ```python import pandas as pd from openpyxl import load_workbook ``` 2. **读取原始Excel文件**：使用pandas的`read_excel()`函数加载Excel文件。 ```python book = pd.read_excel('原始文件.xlsx') ``` 这里假设你的原始Excel文件名为'原始文件.xlsx'，并且它位于你的工作目录中。 3. **获取工作表列表**：通过`pd.ExcelFile()`获取Excel文件对象，然后调用`sheet_names`属性获取所有工作表的名字。 ```python excel_file = pd.ExcelFile('原始文件.xlsx') sheet_names = excel_file.sheet_names ``` 4. **遍历工作表并拆分**：对于每个工作表，创建一个新的DataFrame，然后使用pandas的`to_excel()`方法将其保存为新的Excel文件，每个文件名由原工作表名决定。 ```python for sheet in sheet_names: df = pd.read_excel('原始文件.xlsx', sheet_name=sheet) df.to_excel(f'{sheet}.xlsx', index=False) ``` 这段代码会将每个工作表导出为一个独立的Excel文件，文件名与工作表名相同。 5. **使用openpyxl优化**：如果需要对工作簿进行更复杂的操作，例如设置样式、调整列宽等，可以使用openpyxl。首先加载原始工作簿，然后逐个工作表处理。 ```python workbook = load_workbook('原始文件.xlsx') writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') # 复制原始工作簿的样式和格式 writer.book = workbook for sheet in workbook.sheetnames: df = pd.read_excel('原始文件.xlsx', sheet_name=sheet) df.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False) # 保存更改 writer.save() ``` 这样，每个工作表都会被保存在一个新的Excel文件中，同时保留了原有的格式和样式。 以上就是使用Python将一个包含多个工作表的Excel文件拆分为多个独立工作簿的基本过程。这个实例展示了Python在自动化办公中的强大能力，尤其是在处理大量数据时的高效和灵活性。通过结合使用pandas和openpyxl，我们可以轻松地对Excel文件进行各种操作，包括读取、写入、合并、拆分等，极大地提高了工作效率。