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。

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