excel拆分工具

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#excel

​

1.如下图是某学校某年级考试成绩表，现在我们想要将各个班级的成绩数据分别拆分开。

2.点击下图选项（Excel工具箱，百度即可了解详细下载安装信息，本文这里就不做详细解说。）

​

3.点击【汇总拆分】，选择【拆分工作表】

​

4.点击【按关键词拆分】

5.将【表头行数】设置为1

6.【关键词所在列】选择A列班级

7.最后点击【确定】即可完成

8.完成效果如下图

​

ffcell2016
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Excel汇总拆分工具
08-08
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辅助工作需要，根据所给字段分类提取排序，该工具只需要装有Office就能使用
Excel表格分割工具-python实现
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02-20
利用宏工具拆分excel表格。
好用的Excel拆分工具
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12-21 1419
这个小工具只是抛砖引玉的，各位在工作中可以将其根据自身需求改造使用。
将Excel工作表按列拆分成多个Excel文件小工具
暖风
03-03 2560
可以将一个EXCEL表按照指定的字段将每条数据都生成为一个单独的Excel文件，可以用于工资条拆分等操作。1、将软件与要拆分的Excel文件放到统一个文件夹下。2、下面这个是文件格式，示例是按照A列进行拆分。4、选择要拆分的Excel文件。3、双击运行拆分的小程序。5、选择要拆分的字段。6、点击提交拆分完成。首先下载拆分Excel的小工具（准备好要拆分的Excel文件。下载地址放在了文章的最后。
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excel汇总拆分工具excel拆分工具V1.1中文官方安装版
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是办公人员少不了的一款小软件，也可当excel汇总软件使用也可以当excel拆分工具使用。 功能介绍 【Excel汇总拆分工具基本介绍】 1、可将多个EXCEL文件中的多个Sheet页数据快速汇总至一个EXCEL的一个Sheet页内； 2、...
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简单几步，借助Aapose.Cells将 Excel 工作表拆分为文件
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02-02 2239
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python开发excel拆分工具
03-12
<think>好的，用户想用Python开发一个Excel文件拆分工具，需要示例代码，使用pandas和openpyxl库。首先，我得回忆一下相关库的使用方法。根据引用[1]和[2]，pandas可以读取Excel文件，而openpyxl处理Excel文件，尤其是.xlsx格式。用户的需求可能包括按列拆分或按行数分割，所以得涵盖这两种情况。 首先，安装必要的库，引用[3]提到用pip安装pandas和openpyxl，这点需要写在回答里。然后，读取Excel文件，用pd.read_excel，如引用[2]中的示例。接着，拆分方式有两种：按某列的唯一值拆分和按行数拆分。 对于按列拆分，比如按“部门”列，需要获取该列的唯一值，然后遍历每个值，筛选出对应的行，保存为单独的Excel文件。这部分可以用groupby或者直接循环处理。每个文件命名可能需要包含原文件名和唯一值，避免覆盖。 按行数拆分的话，比如每1000行一个文件，可以用numpy的array_split来分割DataFrame，然后循环保存每个块。文件名可以加上序号区分。需要注意最后一块可能行数不足，但array_split会自动处理。 然后，示例代码需要结构清晰，用户可以直接复制修改参数。同时，要提醒用户安装库，并替换文件路径和拆分条件。可能还需要提到处理后的保存路径，避免权限问题。 另外，引用[4]中的for循环和单元格操作可能对更复杂的分拆有帮助，但这里主要是用pandas的分组和分割功能，所以可能不需要用到openpyxl直接操作单元格，除非有特殊需求。 用户可能的问题包括性能优化，比如处理大文件时的内存管理，或者更复杂的拆分条件，这些可以作为相关问题提出。比如如何按多列组合拆分，或者如何处理分块时的性能问题。 最后，确保代码中的注释清晰，参数说明到位，用户能够根据自己需求调整。同时，注意异常处理，比如文件不存在的情况，但示例代码可能为了简洁省略这些，用户在实际应用中可能需要添加。</think>### 分步说明：使用Python拆分Excel文件 #### 1. 环境准备 安装所需库（若未安装）： ```bash pip install pandas openpyxl ``` 引用[^3] #### 2. 基础拆分方法 ##### 方法一：按列的唯一值拆分文件 ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 file_path = "原文件.xlsx" df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') # 引用[^2] # 选择拆分依据列（例如"部门"列） split_column = "部门" unique_values = df[split_column].unique() # 按唯一值拆分保存 for value in unique_values: subset = df[df[split_column] == value] output_path = f"拆分结果_{value}.xlsx" subset.to_excel(output_path, index=False) ``` ##### 方法二：按固定行数拆分 ```python import numpy as np chunk_size = 1000 # 每个文件包含1000行 split_dfs = np.array_split(df, len(df) // chunk_size + 1) for i, chunk in enumerate(split_dfs): chunk.to_excel(f"拆分结果_part{i+1}.xlsx", index=False) ``` #### 3. 高级功能示例 包含文件名合并的复杂拆分： ```python from openpyxl import load_workbook # 读取原始文件 wb = load_workbook(file_path) ws = wb.active # 按指定规则拆分（例如D列包含特定标识） for row in ws.iter_rows(min_row=2): key = row[3].value.split("：")[-1] # 假设D列存储"标识：值" if key in split_keys: # split_keys为预定义拆分标识列表 # 创建新工作簿并写入数据 new_wb = Workbook() new_ws = new_wb.active new_ws.append([cell.value for cell in row]) new_wb.save(f"{key}_数据.xlsx") ``` 引用[^4] #### 4. 注意事项 - 处理大文件时建议使用`chunksize`参数分块读取 - 路径中避免使用特殊字符 - 合并文件时注意索引重置 ```mermaid graph TD A[读取Excel文件] --> B{拆分方式} B --> C[按列唯一值拆分] B --> D[按固定行数拆分] C --> E[生成N个独立文件] D --> F[生成M个分段文件] ```
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