python如何快速拆分excel

1. 如何用python3 将一个大的excel文件（.xlsx）分割为多个excel的文件，sheet 不变。以下是我的代码：

我觉得你要处理数据的话最好用数据库，把excel中的数据读入到数据库中再处理就很轻松了。用python本身支持的sqlite就够了，才800多兆而已。

2. Python怎么在Excel中把一个单元格里的内容拆分提取

如果格式都是数字、名称+空格这种模式，可以统一正则出来，('\d、\w+\s)

3. Excel表格中怎么快速拆分

方法如下：

1、首先需要打开所要拆分的Excel表格。

软件简介：

Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。

4. 关于Excle表格如何拆分

• 首先，打开需要拆分单元格的Excel表格。

  

5. 如何用python3 将一个大的excel文件（.xlsx）分割为多个excel的文件，sheet 不变。以下是我的代码：

python各个读写excel模块的对比如下：
而我使用的是python3.4下的openpyxl和xlsxwriter
读是openpyxl
写是xlsxwriter
对于一般的excel的操作都能实现

6. python把excel第一列相同的分类

Python操作excel文件根据某一字段将相同的类拆分。
需要安装pandas，xlrd，openpyxl库。
定义新列需要用到columns.tolist()函数，具体代码如下:col_name=df.columns.tolistcol_name.insert(新列位置，'新列名称')wb=df.reindex(columns=col_name)然后后面再接一行代码用来定义新列的计算规则。

7. 怎样将EXCEL里的多个工作表快速拆分成单个EXCEL文件

1、在excel的加载项选择方方格子，选择汇总拆分功能。

8. python如何处理excel

您好，方法
1、在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt。
2、接着调用open_workbook()方法，打开一个excel文件。
3、调用sheet_by_name()方法，读取文件的sheet页。
4、如果是后面加了个s，sheet_names表示获取excel中所有的sheet页。
5、利用sheets()方法加序号，可以获取某个sheet页对象。
6、如果想要获取excel某个sheet页中记录的总数，使用nrows。
7、在cell()中传入两个值，一个行一个列，然后value获取对应单元格的值。

9. 用Python拆分EXCEL，一行一个表

EXCEL最多能有256个表吧。若能生成1000个表，也没有使用价值。
想每一行单独打印，可以用WORD的邮件功能。

10. Python处理Excel效率高十倍(下篇)通篇硬干货，再也不用加班啦

《用Python处理Excel表格》下篇来啦！

身为工作党或学生党的你，平日里肯定少不了与Excel表格打交道的机会。当你用Excel处理较多数据时，还在使用最原始的人工操作吗？现在教你如何用Python处理Excel，从此处理表格再也不加班，时间缩短数十倍！

上篇我们进行了一些事前准备，目的是用Python提取Excel表中的数据。而这一篇便是在获取数据的基础上，对Excel表格的实操处理。

第9行代码用来指定创建的excel的活动表的名字：
·不写第9行，默认创建sheet
·写了第9行，创建指定名字的sheet表

第9行代码，通过给单元格重新赋值，来修改单元格的值
第9行代码的另一种写法sheet['B1'].value = 'age'
第10行代码，保存时如果使用原来的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了别的名字，就会另存为一个新文件

插入有效数据
使用append()方法，在原来数据的后面，按行插入数据

·insert_rows(idx=数字编号, amount=要插入的行数)，插入的行数是在idx行数的下方插入
·insert_cols(idx=数字编号, amount=要插入的列数)，插入的位置是在idx列数的左侧插入

·delete_rows(idx=数字编号, amount=要删除的行数)
·delete_cols(idx=数字编号, amount=要删除的列数)

move_range(“数据区域”,rows=,cols=)：正整数为向下或向右、负整数为向左或向上

举个例子：

openpyxl.styles.Font(name=字体名称,size=字体大小,bold=是否加粗,italic=是否斜体,color=字体颜色)
其中，字体颜色中的color是RGB的16进制表示

再者，可以使用for循环，修改多行多列的数据，在这里介绍了获取的方法

Alignment(horizontal=水平对齐模式,vertical=垂直对齐模式,text_rotation=旋转角度,wrap_text=是否自动换行)
水平对齐：‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘left’， ‘centerContinuous’，'right，‘general’
垂直对齐：‘bottom’，‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘top’

当然，你仍旧可以调用for循环来实现对多行多列的操作

设置行列的宽高：
·row_dimensions[行编号].height = 行高
·column_dimensions[列编号].width = 列宽

合并单元格有下面两种方法，需要注意的是，如果要合并的格子中有数据，即便python没有报错，Excel打开的时候也会报错。
merge_cells(待合并的格子编号)
merge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)

拆分单元格的方法同上
unmerge_cells(待合并的格子编号)
unmerge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)

create_sheet(“新的sheet名”)：创建一个新的sheet表

第11行，使用title修改sheet表的名字

remove(“sheet名”)：删除某个sheet表
要删除某sheet表，需要激活这个sheet表，即：将其作为活动表（关于活动表的定义请看前面文章开头写的有）下面8~11行代码展示了原始活动表与手动更换活动表，第13行代码删掉活动表

背景知识
numpy与pandas
NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，我们需要利用Pandas进行Excel的合并

1.下面的代码生成了一个5行3列的包含15个字符的嵌套列表
（注意，第4行代码：15是等于35的，如果是15对应43，或者16对应5*3都会报错）
（注意，第5行代码，虽然5行3列是15个数据，但是可以指定数据从1开头，到16结束）

2.添加表头
使用pandas库的DataFrame来添加表头。关于打印的结果，把最左侧的一列去掉之后会发现结果很和谐，这是因为最左侧的一列代表行号。此时xx变量的类型是

xlsxwriter模块一般是和xlrd模块搭配使用的，
xlsxwriter：负责写入数据，
xlrd：负责读取数据。

1.创建一个工作簿

2.创建sheet表

3.写入数据