我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

python使用pandas按照行数分割表格

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

python使用pandas按照行数分割表格

问题

  • 一张excel表格,大概1万行,需要录入系统
  • 系统每次最多只能录入500行表格数据,一旦超过500行,就会录入失败
  • 需要把1万行的数据按照500行分割,形成20个表格,这样才能录入系统

思路

  • 使用pandas得到总行数,比如10002行,分割表格的时候,要保留一行表头
  • 第一张表,是1-500行,第二张表是 501-1000,以此类推
  • 最后一张表应该是1000-10002行,生成的表格数量是10000/500+1,21张
  • 生成的表格按照顺序保存到一个目录中
  • 写一个函数,可以按照任意指定的分割数量进行分割。

代码实现


#按行数分割表格函数
#问题
#1.如果有有一个十万行表格,要录入系统,但是系统每次最多只能录入500行?
#解决问题:
#1.按照指定的行数分割表格
#2.分割出来的表格按照序号命名
import pandas as pd
import os
def SplitExcel(file,num):
    file_dir='result'   #创建目录
    if os.path.isdir(file_dir):
        os.rmdir(file_dir)
    else:
        os.mkdir(file_dir)
    n = 1
    row_list = []
    df = pd.DataFrame(pd.read_excel(file, sheet_name=0))
    row_num = int(df.shape[0])  # 获取行数
    if num >= row_num:  #如果分割行数大于总行数,报错
        raise Exception('too much!!')
    try:
        for i in list(range(num,row_num,num)):
            row_list.append(i)
        row_list.append(row_num)  # 得到完整列表
    except Exception as e:
        print (e)

    (name,ext)=os.path.splitext(file)  #获取文件名

    for m in row_list:

        filename=os.path.join(file_dir,name+'-' + str(n) + '.xlsx')
        if m <row_num:
            df_handle=df.iloc[m-num:m] #获取n行之前
            print (df_handle)
            df_handle.to_excel(filename , sheet_name='sheet1',index=False)
        elif m == int(row_num):
            remainder=int(int(row_num)%num) #余数
            df_handle=df.iloc[m-remainder:m] #获取最后不能整除的行
            df_handle.to_excel(filename , sheet_name='sheet1', index=False)
        n = n + 1

if __name__=='__main__':
    file= 'result.xls'
    SplitExcel(file,num=10)

测试效果

一张83行的表格,去除表头,一共82行,按照10行分割,一共要获得9张表格,最后一张表格,应该只有两行,中间的表格,数据必须是连续的,

分割前

分割后

到此这篇关于python使用pandas按照行数分割表格的文章就介绍到这了,更多相关pandas按行分割表格内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

python使用pandas按照行数分割表格

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

python数据分析之怎么用pandas搞定Excel表格

本篇内容主要讲解“python数据分析之怎么用pandas搞定Excel表格”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“python数据分析之怎么用pandas搞定Excel表格”吧!(一)读
2023-06-30

Python实践之使用Pandas进行数据分析

在数据分析领域,Python的Pandas库是一个非常强大的工具。这篇文章将为大家详细介绍如何使用Pandas进行数据分析,希望对大家有所帮助
2023-05-18

Python如何使用OpenCV和K-Means聚类对毕业照进行图像分割

这篇文章给大家分享的是有关Python如何使用OpenCV和K-Means聚类对毕业照进行图像分割的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。我们将看到一种图像分割方法,即K-Means Clustering。
2023-06-15

使用Pandas怎么读取表格行数据并判断是否相同

本篇文章给大家分享的是有关使用Pandas怎么读取表格行数据并判断是否相同,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。具体需求:找出相同的数字,把与数字对应的英文字母合并在一
2023-06-08

使用python怎么对表格数据进行处理

这篇文章给大家介绍使用python怎么对表格数据进行处理,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。python对Excel表格的处理首先我们看一个最简单的情况,我们先不考虑性能的问题,那么我们可以使用xlrd这个工
2023-06-14

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录