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经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas

前言

这是本系列第16篇的文章，之前有小伙伴私信我说，这系列例子太简单了，能给点实际点的例子吗。好吧，这篇来看看如何用 pandas 拆分数据到各个 Excel 文件。

这是入门系列，并且是按 Excel 功能来开展，复杂一点的需求，Excel 自带功能做不到呀

案例1

你的上级一言不合向你扔了一个业绩表：

要求每个部门一个 Excel 文件，发送给各自部门

这样子的需求，就别想啥 Excel 自带功能了，用个 Vba 实现还差不多，只不过你要学习啥数组、字典，这些高大上概念。

看看你怎么用 pandas 漂亮回应你的上级：

df.groupby('部门') ，"每个部门 干啥事情"，不就是"按部门分组"嘛，没错，就是这么简单的表示.apply ，每个部门干事情，里面的参数就是做的事情x.to_excel(f'res-部门/{x.name}.xlsx',index=False) ，要做啥呢，输出到 Excel 文件啊，就是 to_excel 方法

不会 groupby ？看专栏第9节内容

案例2

当你以为完成工作的时候，这时候上级又找到你，他希望每个部门的 Excel 文件，可以把男女数据分开2个工作表。

你：what the ………………，so easy

代码如下：

比之前复杂多了，其实多了2个部分不能直接使用 to_excel 方法，因为这方法每次都会生成一个新的文件，由此要先定义 pd.ExcelWriter当按性别分组时，调用 to_excel 要传入 pd.ExcelWriterexl.save()， 记得最后要保存文件

结果如下：

案例3

当你以为可以下班的时候，麻烦又一次找上你，现在各部门负责人不想按性别分开看，而是想看高于部门平均水平和低于平均水平的人。

有了上次经验，简单添加判断 销售额 的语句就可以了：

is_over = x_df['销售额'] >= x_df['销售额'].mean() ，得到是否高于平均的值列，当然也是用这列值进行分组总结DataFrame.to_excel ，一次输出 Excel 文件pd.ExcelWriter + DataFrame.to_excel ，一个文件输出多个工作表

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