公司人事部的妹子經(jīng)常需要給各部門經(jīng)理提供其部門人員的情況，比如薪資、背景等。這些信息都是保密的，只能讓部門經(jīng)理知道，因此是不可能將總表發(fā)給他們，讓他們自己篩選查看的。通常的做法就是在Excel中建個數(shù)據(jù)透視表，然后按不同經(jīng)理或部門逐個篩選，復(fù)制粘貼到新的Excel文件中，分別發(fā)給各部門經(jīng)理。這個純體力活，讓程序去干就好了。

    下面我們就來將公司的薪資按部門匯總，并自動生成各部門的Excel文件。代碼總共只需要5行，非常簡單高效。

    首先導(dǎo)入pandas庫。Pandas是一個用于數(shù)據(jù)分析的功能非常強(qiáng)大的python包，是數(shù)據(jù)分析的必學(xué)必備工具。這些了解一下即可，總之它們就是一個工具，能為我所用，能解決問題行，無需深入了解，只需要了解我們要使用的部分就行了。

    為方便后續(xù)代碼的書寫，慣常做法是給導(dǎo)入的庫起個“綽號”，比如import pandas as pd的意思是導(dǎo)入pandas庫，并取綽號為'pd'，這樣在后續(xù)的程序中直接用pd就可以代表pandas。

    然后我們使用pd.read_excel讀取Excel文件，可直接將Excel文件讀取為一個數(shù)據(jù)框(DataFrame)?？梢岳斫鈹?shù)據(jù)框就是一張Excel表，請看上圖，是不是很像我們常用的Excel表格呢？我們用df.head()看一下它的前5行，以便觀察是否有正確讀取?？雌饋硎且磺姓５?。

    下面我們就按不同的經(jīng)理來將這些數(shù)據(jù)拆分成不同的表格并單獨(dú)保存，以便通過郵件的方式發(fā)給對應(yīng)的經(jīng)理。當(dāng)然也可以按部門來拆分，原理是類似的。總表及拆分后的表如下圖所示。可見拆分操作在不到1秒之內(nèi)就全部完成了，堪稱神速....

#拆分Excel表，并單獨(dú)保存
managers=df['經(jīng)理'].unique()
for manager in managers:
    df[df['經(jīng)理']==manager].to_excel('data\salary_info_{}.xlsx'.format(manager),index=False)
print('完成！')

    因?yàn)樵诳偙碇?，?jīng)理的名下有很多員工，因此經(jīng)理的名字是重復(fù)的，我們只需要獲得所有經(jīng)理的名字一次就夠了，unique()就可以實(shí)現(xiàn)。df['經(jīng)理'].unique()可以理解為，從工作表中選取列名為“經(jīng)理”的列，然后每個經(jīng)理只取一次名字，然后存入manager這個數(shù)組。

    然后我們將經(jīng)理的名字逐個傳入數(shù)據(jù)表，并逐個保存成新的Excel文件。df.to_excel()可實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)框存儲為Excel文件。括號內(nèi)的參數(shù)為需要存入的路徑和文件名，此處我們希望把經(jīng)理的名字放在文件名里面以便區(qū)分，所以使用格式化字符串函數(shù).format將經(jīng)理的名字傳入文件名。我們不想在Excel中顯示數(shù)據(jù)框的索引，因此index設(shè)為False。分拆后的Excel表如下圖所示，分拆成功。

對于格式化字符串函數(shù).format，可通過如下例子理解。即我們在前面字符串中放一個'{}'，然后format()括號內(nèi)的“”就是要放入'{}'中的值。

print('你好，{}！'.format('世界'))
>>你好，世界！

所有源代碼和說明都在Jupyter notebook上完成，所用到的Excel 資料已上傳GitHub, 歡迎Fork或下載到本地隨意玩。。。轉(zhuǎn)載請注明出處，謝謝。

GitHub鏈接：

https://github.com/weidylan/Office_Automation_by_Using_Python