利用python Pandas实现批量拆分Excel与合并Excel

1.将一个大Excel等份拆成多个Excel2.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 osif not os.path.exists(splits_dir): os.mkdir(splits_dir)二、读取源Excel到Pandas

import pandas as pdNo output

df_source = pd.read_excel(f'{work_dir}/crazyant_blog_articles_source.xlsx')No output

df_source.head()

idtitletags02585Tensorflow怎样接收变长列表特征python,tensorflow,特征工程12583Pandas实现数据的合并concatpandas,python,数据分析22574Pandas的Index索引有什么用途？pandas,python,数据分析32564机器学习常用数据集大全python,机器学习42561一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

1.使用df.iloc方法，将一个大的dataframe，拆分成多个小dataframe2.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 += 1split_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 osexcel_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'] = usernamedf_list.append(df_split)

crazyant_blog_articles_0_xiao_shuai.xlsx xiao_shuaicrazyant_blog_articles_1_xiao_wang.xlsx xiao_wangcrazyant_blog_articles_2_xiao_ming.xlsx xiao_mingcrazyant_blog_articles_3_xiao_lei.xlsx xiao_leicrazyant_blog_articles_4_xiao_bo.xlsx xiao_bocrazyant_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 username0 2585 Tensorflow怎样接收变长列表特征 python,tensorflow,特征工程 xiao_shuai1 2583 Pandas实现数据的合并concat pandas,python,数据分析 xiao_shuai2 2574 Pandas的Index索引有什么用途？ pandas,python,数据分析 xiao_shuai3 2564 机器学习常用数据集大全 python,机器学习 xiao_shuai4 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 43xiao_bo 43xiao_shuai 43xiao_lei 43xiao_wang 43xiao_ming 43Name: 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)

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