在日常的數(shù)據(jù)處理工作中，很多時(shí)候我們會(huì)遇到一個(gè)包含多個(gè)工作表（Sheet）的 Excel 文件，可能需要將每個(gè)工作表分別保存為獨(dú)立的 Excel 文件。手動(dòng)進(jìn)行這種操作非常繁瑣且易出錯(cuò)，但借助 Python 中的 pandas 庫，我們可以非常方便地自動(dòng)化這個(gè)過程。

在這篇博文中，我們將介紹如何使用 Python 將一個(gè) Excel 文件中的每個(gè)工作表（Sheet）保存成單獨(dú)的 Excel 文件。

1. 使用 pandas 庫進(jìn)行操作

除了 openpyxl，pandas 庫也可以用來處理 Excel 文件。pandas 提供了非常簡便的讀取和寫入 Excel 文件的方法，特別適合需要處理大量數(shù)據(jù)的場景。

安裝 pandas 和 openpyxl

pandas 需要依賴 openpyxl 來處理 .xlsx 格式的文件。如果沒有安裝，可以通過以下命令一起安裝：

pip install pandas openpyxl

代碼實(shí)現(xiàn)

使用 pandas 來實(shí)現(xiàn)將 Excel 文件中的每個(gè)工作表保存為單獨(dú)的文件的代碼如下：

import pandas as pd
 
def split_excel_sheet(input_file):
    # 讀取 Excel 文件中的所有工作表
    xls = pd.ExcelFile(input_file)
 
    # 遍歷每個(gè)工作表
    for sheet_name in xls.sheet_names:
        # 讀取每個(gè)工作表的數(shù)據(jù)
        df = pd.read_excel(xls, sheet_name)
 
        # 保存每個(gè)工作表為單獨(dú)的 Excel 文件
        new_file = f"{sheet_name}.xlsx"
        df.to_excel(new_file, index=False)
        print(f"工作表 '{sheet_name}' 已保存為 {new_file}")
 
# 使用示例
input_file = '/path/to/example.xlsx'  # 需要分割的 Excel 文件
split_excel_sheet(input_file)

代碼解析

讀取 Excel 文件：通過 pd.ExcelFile(input_file) 讀取整個(gè) Excel 文件。

遍歷工作表：通過 xls.sheet_names 獲取文件中的所有工作表名稱，并遍歷每個(gè)工作表。

讀取工作表數(shù)據(jù)：使用 pd.read_excel() 讀取每個(gè)工作表的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為 DataFrame 格式。

保存為單獨(dú)的 Excel 文件：通過 df.to_excel() 將每個(gè)工作表的數(shù)據(jù)保存為單獨(dú)的 Excel 文件，index=False 參數(shù)用于不保存行索引。

輸出示例

和 openpyxl 實(shí)現(xiàn)類似，運(yùn)行上面的代碼后，程序會(huì)輸出每個(gè)工作表被保存為單獨(dú) Excel 文件的消息。例如：

工作表 'Sheet1' 已保存為 Sheet1.xlsx

工作表 'Sheet2' 已保存為 Sheet2.xlsx

2. 總結(jié)

通過 Python 的 openpyxl 和 pandas 庫，我們可以輕松地將一個(gè) Excel 文件中的每個(gè)工作表保存為單獨(dú)的 Excel 文件。pandas：適用于數(shù)據(jù)分析和處理，操作簡便，尤其在處理數(shù)據(jù)量較大的 Excel 文件時(shí)非常高效。

3.知識拓展

下面小編為大家整理了其他Python中Excel的相關(guān)操作，例如合并多個(gè)excel，感興趣的可以了解下

自動(dòng)化辦公之合并多個(gè)excel

我們將利用 pandas 和 openpyxl 庫來完成這一任務(wù)。pandas 適用于數(shù)據(jù)的讀取和處理，而 openpyxl 適用于操作 Excel 文件。

安裝所需庫

首先，確保你已安裝了以下 Python 庫：

pip install pandas openpyxl

示例代碼

假設(shè)你有多個(gè) Excel 文件，文件結(jié)構(gòu)如下：

file1.xlsx
file2.xlsx
file3.xlsx

每個(gè)文件中都有一個(gè)工作表，包含相同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（列名相同）。

1. 導(dǎo)入庫

import pandas as pd 
import os

2. 讀取多個(gè) Excel 文件并合并

我們使用 os 模塊來遍歷指定目錄下的所有 Excel 文件，并通過 pandas 讀取數(shù)據(jù)。將每個(gè)文件的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)大的 DataFrame 中。

def merge_excel_files(input_folder, output_file):
    # 獲取文件夾中的所有 Excel 文件
    all_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.xlsx')]
    
    # 初始化一個(gè)空的 DataFrame 用于存儲合并后的數(shù)據(jù)
    combined_df = pd.DataFrame()
    
    # 遍歷所有文件，逐個(gè)讀取并合并
    for file in all_files:
        file_path = os.path.join(input_folder, file)
        print(f"正在處理文件: {file_path}")
        
        # 讀取 Excel 文件
        df = pd.read_excel(file_path)
        
        # 合并數(shù)據(jù)
        combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True)
    
    # 將合并后的數(shù)據(jù)保存到新的 Excel 文件
    combined_df.to_excel(output_file, index=False)
    print(f"合并完成，結(jié)果已保存到: {output_file}")

3.調(diào)用函數(shù)并運(yùn)行

調(diào)用上面的 merge_excel_files 函數(shù)，并傳入文件夾路徑和輸出文件路徑：

# 指定輸入文件夾路徑和輸出文件路徑
input_folder = 'path_to_your_excel_files'  # 替換為你的文件夾路徑
output_file = 'merged_output.xlsx'         # 輸出文件路徑
 
# 調(diào)用合并函數(shù)
merge_excel_files(input_folder, output_file)

代碼說明

獲取文件列表：通過 os.listdir 獲取指定目錄下的所有 .xlsx 文件。

讀取和合并數(shù)據(jù)：利用 pandas.read_excel 讀取每個(gè) Excel 文件的數(shù)據(jù)，并使用 pandas.concat 方法將數(shù)據(jù)合并到一個(gè)大的 DataFrame 中。ignore_index=True 確保合并后的數(shù)據(jù)不會(huì)重復(fù)索引。

保存合并結(jié)果：最后，將合并后的數(shù)據(jù)保存到一個(gè)新的 Excel 文件中，使用 to_excel 方法。

執(zhí)行結(jié)果

執(zhí)行上述代碼后，你會(huì)看到如下輸出：

正在處理文件: path_to_your_excel_files/file1.xlsx
正在處理文件: path_to_your_excel_files/file2.xlsx
正在處理文件: path_to_your_excel_files/file3.xlsx
合并完成，結(jié)果已保存到: merged_output.xlsx

合并后的數(shù)據(jù)將被保存到 merged_output.xlsx 文件中。

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)將Sheet頁拆分成單獨(dú)的Excel文件的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Sheet頁拆分成單獨(dú)Excel內(nèi)容請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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