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公司的运营部门需要统计自本年度1月1日—9月30日所有相关供应商的商品动销数据。
数据库导出的原始表格共计44857条数据。
因数据较多，且不同供应商在售的商品数量不同，所以无法对表格进行固定行数的拆分。
需要针对不同供应商拆分成独立的子表格进行商品动销分析。
下图为拆分后的结果，每个供应商会是一个单独的Excel文件产出：
拆分后子表内容是单个独立供应商所有的商品动销数据：
前几行例行公事，没啥可解释的，闭着眼睛写
对，这么简单的事情都要装逼，才能显示我们的与众不同
import pandas as pd
filepath = r'C:\Users\33589\Desktop\非烟销售数据汇总.xlsx'
df = pd.read_excel(filepath)
下一行：通过unique函数，拿到目标分类筛选的名称列表（内心So easy 啊！！！）
class_list = list(df['供应商'].unique())
class_list
通过for循环 + 布尔值让系统自动筛选同名行，并进行保存！搞定！！
for i in class_list:
df_cut = df[df["供应商"]==i]
df_cut.to_excel(r'.\%s.xlsx'%(i),encoding = 'utf-8') 感谢各位的阅读，以上就是“在Python中怎么批量拆分Excel文件”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对在Python中怎么批量拆分Excel文件这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！