按Name列拆分DataFrame并导出为多个Excel文件

方法一：使用pandas的groupby（推荐） #

这是最简洁高效的实现方式，利用groupby按Name自动分组，直接遍历每个分组导出到独立Excel文件：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame变量名为df
for name, group in df.groupby('Name'):
    # 以Name作为文件名导出，index=False避免写入多余的索引列
    group.to_excel(f'{name}.xlsx', index=False)

说明 #

• 由于你的DataFrame已经按Name排序，groupby会快速将同Name的记录归为一组，无需额外处理
• 文件名直接用对应Name命名，方便识别和查找

方法二：改进你的循环逻辑 #

如果坚持基于循环实现，需要修复原代码的索引越界问题和拼写错误，同时记录每个Name组的起止行：

import pandas as pd

start_row = 0  # 记录每个Name组的起始行索引

for row in range(len(df)):
    # 处理两种触发导出的情况：当前是最后一行，或当前行Name与下一行不同
    if row == len(df) - 1 or df['Name'][row] != df['Name'][row + 1]:
        # 截取当前Name组的子DataFrame
        current_group = df.iloc[start_row:row+1]
        # 导出到Excel
        current_group.to_excel(f'{df["Name"][row]}.xlsx', index=False)
        # 更新下一个组的起始行
        start_row = row + 1

说明 #

• 修复了原代码中df['Namename']的拼写错误，改为正确的df['Name']
• 增加了对最后一行的判断，避免row+1超出DataFrame索引范围导致报错
• 通过start_row记录每个组的起始位置，确保每个Name的所有连续记录都被正确截取导出

内容的提问来源于stack exchange，提问作者OneHotEncoder