01 | 拆分与合并：如何快速地批量处理内容相似的Excel？

你好，我是尹会生。今天是咱们的第一节课，我先带你学习下，如何用 Python 操作 Excel。

Excel 是我们在工作中用到的最频繁的软件之一，它有着强大的计算能力和便捷的图表功能。如果我们要在同一个 Excel 文件中进行操作，手工进行也很方便，但问题是，如果我们需要同时操作多个 Excel 文件，就是一件非常耗时的事情了。

在工作场景中，需要同时操作多个 Excel 的情况主要有 2 种：批量合并和批量拆分。我来带你看 2 个场景。

批量合并。假设你需要对某些工作内容进行问卷调查，这时你用 Excel 做了调查问卷模版。我想你会这样做：先把 Excel 通过工作群分发给所有员工，再把群里收集到的反馈附件汇总成一个文件。

批量拆分。假设你是公司的财务人员，你需要使用 Excel 对员工工资进行核算，之后再打印出来。但是公司要求员工薪水保密，所以每个员工的工资需要拆分成一个独立的文件，最后还需要打印出来。

无论是合并，还是拆分，我们都面临着一个困境：没有现成的软件可以实现多个 Excel 文件的合并和拆分操作，所以你只好对每一个 Excel 文件都进行“打开 - 复制粘贴 - 保存”的工作。

很多人在面对这样的工作需求时，都忍不住立马去做，却很少停下来分析问题。其实，这三步是很简单的工作，不过也是无意义的重复工作，既浪费了时间，又没有真正产生价值。

幸运的是，这些工作都可以通过 Python 来解决。今天，我就给你介绍一下用 Python 实现重复工作自动化，快速实现 Excel 的合并和拆分的方法。

如何用 Python 手工操作一个 Excel 文件？

刚刚我们说到批量处理，其实也就是逐一处理多个文件。如果我们想要提升这类工作的效率，就可以先借助 Python 把每一次处理都自动化。所以，在讲具体的合并和拆分方法前，我们要解决的第一个问题，就是用 Python 代替你的双手来操作一个 Excel 文件。

如果要用 Python 操作 Excel 文件，首先就要支持读写 Excel 的功能。在 Python 中，要想实现对某一个功能的支持，就需要安装扩展库。

支持 Excel 读取的扩展库叫做 xlrd 库，支持 Excel 写入的扩展库叫做 xlwt 库。我们可以使用下面的命令行进行安装：

pip3 install xlrd pip3 install xlwt

那么，如何使用 Python 读取 Excel 文件的内容呢？你可以使用这样的代码实现：

import xlrdfile = '/Users/user1/Desktop/a.xlsx'data = xlrd.open\_workbook(file)table = data.sheets()\[0\]value = table.cell\_value(rowx=4, colx=4)

虽然代码很简单，但是它对自动化操作 Excel 的意义非常大。

试想一下，如果能够使用 Python 替代全部的手工操作，大批量的文件就可以使用 Python 的循环功能自动化完成对每一个文件的自动处理工作了。

对于编程语言来说，文件合并的步骤可以分解为读取第一个文件，读取第二个文件，将第一个文件的内容追加到第二个文件下方。

所以在我们学会使用 Python 读取 Excel 文件之后，我们还需要掌握如何将读取的内容写入到 Excel 文件。写入文件的代码如下：

import xlwtdst\_file = '/Users/edz/Desktop/文章1/result/结果.xlsx'workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')xlsheet = workbook.add\_sheet("统计结果")\# 写入内容,假设取出的内容是valuexlsheet.write(0, 0, value)\# 保存文件workbook.save(dst\_file)

可以看到，写入文件的时候，我们使用了一个叫做 write 的函数。它的前两个参数代表的写入位置，分别是指定写入的行和列坐标。无需多言，这个写入位置非常重要。如果按照上面的代码方式写入，也就是前两个参数均指定为 0，就会覆盖这个 Excel 文件中的现有内容了。

所以，你如果想完成合并操作的话，就要实现对现有 Excel 内容进行追加写入。通常我们会先获取现有的内容一共有多少行、多少列，然后向后移动一个位置，再进行写入。

这种追加写入的方式，在我们的工作场景中非常常见。接下来，我们就看看怎么用追加写入的方式，实现多个 Excel 文件的合并吧。

怎样实现 Excel 的合并？

我们还是用前面提到的做调查问卷模板的场景，来具体讲一讲怎么实现 Excel 的合并。这里，我们就要用到一个重要功能了：循环功能。

循环功能的核心代码是：

from pathlib import Path, PurePath\# 指定要合并excel的路径src\_path = '/Users/edz/Desktop/文章1/调查问卷'\# 取得该目录下所有的xlsx格式文件p = Path(src\_path)files = \[x for x in p.iterdir() if PurePath(x).match('\*.xlsx')\]

在这段代码中，我使用了 for 语句，实现了 Python 的循环功能。通过这样的功能，我可以依次获取 src_path 变量指向的路径下所有的文件。同时，为了避免这个目录里的文件类型过多，我使用一个 if 语句用于条件判断，只提取.xlsx 结尾的文件。

现在，用 Excel 实现调查问卷自动化的主要功能已经都实现了。接下来，我们看看怎样实现整个工作过程。我把它们的工作流程定义为三个步骤：

找到整个工作过程当中重复操作的部分；

将重复操作的部分需要哪些手工操作找出来，使用 Python 编写程序代替手工操作的部分；

对重复的部分，使用循环语句进行批量处理。

如果你对把手工操作改成 Python 程序，还没有任何经验的话，我还可以为你提供更直观的办法，叫做画时序图。

我先带你看看时序图是什么呢？如下图表:

简单来讲，时序图就是以时间顺序来排列程序中的事件的图表。通过上图，你应该很容易看出重复操作的这四个事件：

打开文件；

提取用户填写内容；

粘贴到汇总文件；

关闭文件。

下面，我们就用 Python 来替代这四个事件。由于它们是重复的，所以我会使用 for 循环对它们依次进行处理。

回到我们的 Excel 做调查问卷的场景。当我们回收了调查问卷之后，每份问卷的格式是完全相同的，刚好可以利用上面提到的循环功能处理每份问卷。而问卷的选项则是我们需要提取出来用于汇总的，所以我们要使用 Python 实现读取 Excel 调查问卷的功能，最后再写入到一个新的 Excel 中。

好了，我们来看下这一功能的 Python 代码是如何编写的：

import xlrdimport xlwtfrom pathlib import Path, PurePath\# 导入excel和文件操作库\# 指定要合并excel的路径src\_path = '/Users/edz/Desktop/文章1/调查问卷'\# 指定合并完成的路径dst\_file = '/Users/edz/Desktop/文章1/result/结果.xlsx'\# 取得该目录下所有的xlsx格式文件p = Path(src\_path)files = \[x for x in p.iterdir() if PurePath(x).match('\*.xlsx')\]\# 准备一个列表存放读取结果content = \[\]\# 对每一个文件进行重复处理for file in files: # 用文件名作为每个用户的标识 username = file.stem data = xlrd.open\_workbook(file) table = data.sheets()\[0\] # 取得每一项的结果 answer1 = table.cell\_value(rowx=4, colx=4) answer2 = table.cell\_value(rowx=10, colx=4) temp = f'{username},{answer1},{answer2}' # 合并为一行先存储起来 content.append(temp.split(',')) print(temp) # 输出 # 韩梅梅,D,B # 李雷,D,C\# 准备写入文件的表头table\_header = \['员工姓名', '第一题', '第二题'\]workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')xlsheet = workbook.add\_sheet("统计结果")\# 写入表头row = 0col = 0for cell\_header in table\_header: xlsheet.write(row, col, cell\_header) col += 1 \# 向下移动一行row += 1\# 取出每一行内容for line in content: col = 0 # 取出每个单元格内容 for cell in line: # 写入内容 xlsheet.write(row, col, cell) # 向右移动一个单元格 col += 1 # 向下移动一行 row += 1\# 保存最终结果workbook.save(dst\_file)

在这段代码中，Excel 的读取和写入操作、for 循环操作都派上了用场，它的整个工作过程就像我画的时序图一样：先打开用来汇总的 Excel 文件，依次对多个调查问卷进行读取，最后逐行写入到新建立的汇总文件中。

合并后的效果如下图：

有一点需要你注意的是，为了让你更好地理解 Python 循环的工作过程，我没有严格遵守编码规范，而是尽可能地让程序按照从上到下的顺序执行。如果你已经不是第一次使用 Python，可以根据你的使用习惯，将程序进一步封装成 Python 里的函数，更加优雅地去实现它。

总的来说，在使用 Python 对 Excel 的合并操作时，需要你掌握的最核心的操作就是读写文件和行列坐标控制。熟练掌握这两个功能，你才能一次得到想要合并成的样子，不用再对 Excel 进行二次的手工操作。

怎样实现 Excel 的拆分？

对于批量操作 Excel，还有一种情况是批量拆分。比如很多公司会用 Excel 记录和统计员工的薪水、记录货物信息、记录客户情况等数据。这些数据越来越多之后，文件会越来越大，打开文件和查找速度就会变得很慢，最后只好按照某些列进行 Excel 的拆分。

接下来，我就为你讲解一下如何进行 Excel 的批量拆分。让我们来看一个工资条的案例。

例如我在一个 Excel 中存放了工资信息，需要把第一行的表头和员工工资拆分成一个以员工名字命名的 Excel 文件。我来带你看下具体该怎么操作：

如果把拆分工作也画成时序图，就会发现，逐行读取可以使用循环功能批量操作，对每一行的内容处理，如果能使用 Python 进行自动化的话，一个 Excel 拆分的工作就全部能使用 Python 自动化实现了。所以，我打算设计一个 for 循环语句用于遍历所有的行，在 for 循环语句当中实现对每一行具体内容的处理。

我把文件拆分的关键代码写了出来，你可以参考一下：

for line in range(1,employee\_number): content = table.row\_values(rowx=line, start\_colx=0, end\_colx=None) # 将表头和员工数量重新组成一个新的文件 new\_content = \[\] # 增加表头到要写入的内容中 new\_content.append(salary\_header) # 增加员工工资到要写入的内容中 new\_content.append(content) # 调用自定义函数write\_to\_file()写入新的文件 write\_to\_file(filename = content\[1\], cnt = new\_content)

在这段代码的第一行，我使用了一个 range 函数，它会生成从 1 到员工总数的数字范围。你可能会问，为什么没有直接写出 Excel 中总员工的数量，而是使用 employee_number 这样一个变量呢？

这是因为，如果直接写出员工数量，一旦遇到员工入职或员工离职等情况，你就需要根据 Excel 中的行数重新编写 Python 代码，而我现在使用的方式是每次打开 Excel 文件，会自动统计员工的数量（即行数），这种编写代码的方式能够让你的程序有更好的扩展性，一般这种方式用于处理文件内容经常变动的情况。

文件的批量拆分也是通过循环来实现逐行处理的功能的，但是你需要注意拆分以后的要保存的文件名称不要重复，不然很容易导致 Excel 中只有最后一次循环写入的内容。

小结

今天，我为你讲解了如何使用 Python 代替手工进行 Excel 的批量合并和拆分操作。一般来说，批量合并和拆分主要有几个步骤：

手动或借助时序图找到需要重复操作的部分。

将重复的部分用 Python 实现自动化操作。

对 Python 实现自动化的脚本, 再用循环功能实现批量操作。

Python 有着丰富的扩展库，当你掌握了熟练操作 Excel 的方法之后，对于 WPS 等其他办公软件，也可以通过相应的 API 进行类似的合并和拆分操作。

除了基本操作呢，我还给你介绍了分析问题的方法——时序图。通过时序图，你可以找到那些运行逻辑中重复的部分，利用循环完成自动化操作。

不管是利用 Python 代替手工操作节约时间，还是使用循环代替手工多次执行减少工作难度，这些都是提升工作效率的有效办法。希望你能在处理日常工作时多思考，有意识地把你的日常办公工作自动化。

思考题

欢迎你在课程后留言，告诉我使用 Python 解决了你工作中的哪些重复性问题。

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