pandas 按列拆分导出Excel

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我们之前的案例讲过如何用pandas按行拆分Excel，批量将一个Excel拆分多个Excel，这次我们按列完成拆分。

数据与需求

我们读取我们的demo数据Excel，并修改表头，将后边的列名修改为两组相同的：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('https://gairuo.com/file/data/team.xlsx')
df = df.head()
df.columns = ['name'] + ['foo']*2 + ['bar']*3
df
'''
    name  foo  foo  bar  bar  bar
0  Liver    E   89   21   24   64
1   Arry    C   36   37   37   57
2    Ack    A   57   60   18   84
3  Eorge    C   93   96   71   78
4    Oah    D   65   49   61   86
'''

现在需求是期望将这个Excel按列进行拆分为，每个Excel保留name列。

思考

在案例 pandas 按分组一个分组导出一个文件中，我们是按行分组拆分Excel，本例思路类似，我们还是利用groupby()分组，不过按列分，需要传入axis=1。

代码

为了保证拆分的Excel的首列为name，可将DataFrame的索引先设置为name列：

df = df.set_index('name')
df
'''
       foo  foo  bar  bar  bar
name
Liver    E   89   21   24   64
Arry     C   36   37   37   57
Ack      A   57   60   18   84
Eorge    C   93   96   71   78
Oah      D   65   49   61   86
'''

再按groupby()分组，按列需要传入axis=1，分组依据是列索引：

(
    df.groupby(df.columns, axis=1)
    .apply(lambda x: x.to_excel(f'{x.name}.xlsx'))
)
# 'Empty DataFrame\nColumns: []\nIndex: []'

可以到脚本当前的目录查看生成的两个excel文件：

扩展需求

如果在构造数据时，我们不修改列名，同时需求修改为将成绩和团队拆分，原数据是这样：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('https://gairuo.com/file/data/team.xlsx')
df.head()
'''
    name team  Q1  Q2  Q3  Q4
0  Liver    E  89  21  24  64
1   Arry    C  36  37  37  57
2    Ack    A  57  60  18  84
3  Eorge    C  93  96  71  78
4    Oah    D  65  49  61  86
'''

我们可以设置手动分组并拆分导出：

# 修改索引
df = df.set_index('name')

# 设置手动分组并拆分导出
(
    df.groupby(['team'] + ['Q']*4, axis=1)
    .apply(lambda x: x.to_excel(f'{x.name}.xlsx'))
)

这样会生成两个文件：team.xlsx和Q.xlsx。

这样就完成了这个需求。

（无）

pandas 按列拆分导出Excel

数据与需求

思考

代码

扩展需求

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