利用python Pandas实现批量拆分Excel与合并Excel

 更新时间:2021年5月23日 22:01  点击:1444

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

二、读取源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怎样接收变长列表特征	python,tensorflow,特征工程
1	2583	Pandas实现数据的合并concat	pandas,python,数据分析
2	2574	Pandas的Index索引有什么用途?	pandas,python,数据分析
3	2564	机器学习常用数据集大全	python,机器学习
4	2561	一个数据科学家的修炼路径	数据分析

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、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"]
No output

# 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 += 1

split_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))
No output

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)
No output

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 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)
No output

df_merged.shape

(258, 4)

df_merged.head()

id title tags username
0 2585 Tensorflow怎样接收变长列表特征 python,tensorflow,特征工程 xiao_shuai
1 2583 Pandas实现数据的合并concat pandas,python,数据分析 xiao_shuai
2 2574 Pandas的Index索引有什么用途? pandas,python,数据分析 xiao_shuai
3 2564 机器学习常用数据集大全 python,机器学习 xiao_shuai
4 2561 一个数据科学家的修炼路径 数据分析 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. 将合并后的dataframe输出到excel

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

到此这篇关于利用python Pandas实现批量拆分Excel与合并Excel的文章就介绍到这了,更多相关Pandas批量拆分Excel与合并Excel内容请搜索猪先飞以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持猪先飞!

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