Python办公自动化:将Excel文件拆分为多个CSV文件

- 两个大型文件最终拆分为40个csv文件,完成任务仅耗时3.28秒。- 相比人工操作,效率显著提升,操作更为便捷。完整代码 完整代码包含115行,涵盖了上述实现过程,具体实现细节包括类结构设计、方法实现以及性能统计。其他Python实战项目 Python在数据处理、自动化脚本、Web开发等领域均有广泛的应用,本文仅...
Python办公自动化:将Excel文件拆分为多个CSV文件
在处理大规模数据时,人工操作的效率与Python自动化解决方案之间的对比凸显。本文旨在探讨如何利用Python实现Excel文件的自动化拆分,以加快数据更新速度,优化处理跨境物流行业的快递预报重量数据。具体需求如下:

- 按每5000行将原始的xlsx文件拆分为多个csv文件。
- 新生成的csv文件仅保留'参考单号'和'预报重'两列。
- 去除原始表中的最后一行合计行。

通过Python实现这一需求,相较于人工操作,优势主要体现在量的处理能力、扩展性和可维护性、以及执行效率上。

### 为什么使用Python

面对大数据量处理,Python展现出其独特的优势。首先,Python能够快速处理大量数据,显著提升效率,减轻人工操作的负担。其次,其代码可扩展性强,易于维护,当需求发生变化时,修改代码更为简便。再者,Python能够一次性解决多个问题,而非局限于单一任务。

### 实现思路

#### 数据读取与处理
1. **文件分类与路径管理**:将Excel和CSV文件分类存放,并为输出创建文件夹。
2. **数据读取**:仅读取'接货日期'、'参考单号'和'预报重'三列数据。
3. **去除合计行**:通过判断最后一行是否为合计行并进行删除。
4. **保留特定列**:确保输出文件仅包含所需列。

#### 数据分割
1. **计算分割数量**:基于数据量和每文件行数,计算需要生成的csv文件数量。
2. **遍历与分割**:遍历数据,按照设定的行数切片,生成新的csv文件。

### 代码实现

#### 类设计与功能实现
- **初始化与文件操作**:定义类属性与初始化函数,创建输出文件夹。
- **数据处理**:实现移除合计行、保留特定列等方法。
- **分割文件**:核心逻辑,依据数据量进行分割,生成csv文件。

#### 性能统计与验证
- **运行时间与内存使用**:通过统计分析验证代码性能。

### 实现效果
- 两个大型文件最终拆分为40个csv文件,完成任务仅耗时3.28秒。
- 相比人工操作,效率显著提升,操作更为便捷。

### 完整代码

完整代码包含115行,涵盖了上述实现过程,具体实现细节包括类结构设计、方法实现以及性能统计。

### 其他Python实战项目

Python在数据处理、自动化脚本、Web开发等领域均有广泛的应用,本文仅聚焦于Excel文件的自动化拆分。在实际工作中,Python常被用于数据清洗、分析、机器学习模型构建、自动化测试等多个场景。

通过本文的探讨,我们不仅展示了Python在解决特定问题时的强大能力,也强调了代码设计与实现中的重要原则,如可读性、可维护性以及面向对象编程思想的应用。2024-11-12
mengvlog 阅读 9 次 更新于 2025-07-19 23:56:53 我来答关注问题0
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