如何使用Python pandas将Excel数据按公司拆分至同一文件的不同工作表？

首先安装依赖库：
pip install pandas openpyxl

实现步骤 #

• 导入pandas库
• 读取原始Excel全量员工数据
• 初始化Excel写入对象，支持多工作表输出
• 遍历三家公司，筛选对应数据后写入指定工作表
• 自动保存输出文件

完整可运行代码 #

import pandas as pd

# 替换为你本地原始Excel文件的路径
raw_df = pd.read_excel("员工总表.xlsx")

# 初始化写入对象，指定输出文件路径
with pd.ExcelWriter("分公司员工表.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
    # 循环处理三家公司数据
    for comp in ["A", "B", "C"]:
        # 筛选当前公司的所有员工记录，这里的「所属公司」替换为你实际的公司列名
        filter_df = raw_df[raw_df["所属公司"] == comp]
        # 写入对应工作表，不需要保留pandas默认行索引的话保留index=False
        filter_df.to_excel(writer, sheet_name=f"Sheet {comp}", index=False)

注意事项 #

• 如果原始文件是.xls格式，把engine参数改为xlwt即可，需要提前安装xlwt库
• 5万条数据量较小，代码运行不会有性能问题，无需额外做分块处理
• 如果公司字段有空格、大小写差异，可以提前做数据清洗后再筛选，避免漏匹配

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