利用Pandas拆分Excel的单元格为多行并保留其他行的数据

1. 需求
2. Pandas解决需求
- 2.1 准备工作
- 2.2 Python程序执行
3. Pandas实现需求过程详解
- 3.1 碎碎念，可忽略
- 3.2 解决需求过程
- - 3.2.1 Pandas读取、写入Excel
  - 3.2.2 Pandas拆分单元格为多行
4. 心得总结
5. 参考文献

1. 需求

需求：对Excel中的C列（标红）所有单元格的内容进行拆分，同时保证其他行不变。如果着急完成任务，直接看第二部分，copy代码，简单修改，跑程序。
处理前：

处理后

2. Pandas解决需求

2.1 准备工作

先复制C列的内容到D列，并更改列名为main_investigator_1。
对数据进行清洗，在Excel中用,替换、；/ & ; ：等特殊字符。
安装Anaconda。我用的是Anaconda + Pycharm。

2.2 Python程序执行

整体代码如下：

import pandas as pd# 读取Excel
# 直接复制路径，Win下会有Bug，编码问题。所以Win下一定要手敲路径
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\test.xlsx')# 拆分单元格
df = df.drop(['main_investigator_1'], axis=1).join(df['main_investigator_1'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('main_investigator_new'))# 写入新的Excel
writer = pd.ExcelWriter(r'C:\Users\admin\Desktop\test2.xlsx')
df.to_excel(writer,'Sheet1')
writer.save()

执行结果：

如果数据不够干净，后面还需要增加筛选排查机制，同时人工干预，保证数据的准确性。

3. Pandas实现需求过程详解

3.1 碎碎念，可忽略

刚开始我拿到这个任务的时候，一共有54994条数据，需要先筛选出研究者是两个或者两个以上的进行拆分。筛选出来之后，发现还剩下745条要进行拆分，如果纯人工，一个个去复制粘贴，那么非常地幔且繁琐。
所以果断度娘，发现网上大部分都是Excel中如何一个单元格变成几列，关于把Excel中一个的单元格变成几行，其他行不变的教程非常少。最后找到了两个利用VBA编程的方法来实现的，不过自己没有尝试过，主要是装的office没法打开VBA编程的界面，提示内存溢出，重装office费时太久，就考虑换方法了，后面参考文献会放出来，日后可以尝试。因为自己有Python的基础，同时之前也看过一些数据分析的书，大致了解Pandas和Numpy这些库。所以Google Python实现拆分Excel单元格为几行的方法，比较了一圈xlwings、openpyxl、pandas、xlutils等。最后发现还是Pandas的教程更多，在拆分单元格变为多行上应用很广。果断才用了。

3.2 解决需求过程

因为当初学完Pandas就没再用过，基本都忘完了，所以我把Pandas解决需求分为了三个部分：1）Pandas读取Excel文件；2）Pandas写入Excel文件；3）Pandas拆分单元格，三个主要的功能模块。
解决1）和3）部分非常简单，这也是Pandas这方面做得很好。我直接拿python3 pandas读写excel这篇教程代码改一下，测试顺利通过。
接下来就是解决最核心的部分——拆分单元格。这个我看的是这篇教程pandas某一列中每一行拆分成多行的方法
下面我基本上照搬两篇教程的知识了。

3.2.1 Pandas读取、写入Excel

Pandas读取Excel

pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)'''该函数主要的参数为io、sheetname、header、names、encoding。io:excel文件，可以是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrd workbook;sheetname:返回指定的sheet，参数可以是字符串（sheet名）、整型（sheet索引）、list（元素为字符串和整型，返回字典{'key':'sheet'}）、none（返回字典，全部sheet）;header:指定数据表的表头，参数可以是int、list of ints，即为索引行数为表头;names:返回指定name的列，参数为array-like对象。encoding:关键字参数，指定以何种编码读取。该函数返回pandas中的DataFrame或dict of DataFrame对象，利用DataFrame的相关操作即可读取相应的数据。'''# 代码示例:import pandas as pd
# 读取Excel
# 直接复制路径，Win下会有Bug，编码问题。所以Win下一定要手敲路径
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\test.xlsx')
print(df)

Pandas写入Excel

DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)
'''
该函数主要参数为:excel_writer。
excel_writer:写入的目标excel文件，可以是文件路径、ExcelWriter对象;
sheet_name:被写入的sheet名称，string类型，默认为'sheet1';
na_rep:缺失值表示，string类型;
header:是否写表头信息，布尔或list of string类型，默认为True;
index:是否写行号，布尔类型，默认为True;
encoding:指定写入编码，string类型。
'''
import pandas as pd
# 写入新的Excel
writer = pd.ExcelWriter(r'C:\Users\admin\Desktop\test2.xlsx')
df.to_excel(writer,'Sheet1')
writer.save()

3.2.2 Pandas拆分单元格为多行

核心代码：df.drop(['main_investigator_1'], axis=1).join(df['main_investigator_1'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('main_investigator_new'))
具体解释：

将需要拆分的数据使用split拆分工具拆分，并使用expand功能拆分成多列
将拆分后的多列数据进行列转行操作(stack)，合并成一列
将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名
将上面处理后的DataFrame和原始DataFrame进行join操作，默认使用的是索引进行连接。

import pandas as pd# 读入Excel
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\test.xlsx')print(df['main_investigator_1'])
# 第一步：拆分，生成多列
print('第一步：拆分，生成多列')
df_1 = df['main_investigator_1'].str.split(',', expand=True)
print(df_1)# 第二步：行转列
df_1 = df_1.stack()
print('第二步：行转列')
print(df_1)
# 第三步：重置索引，并命名（并删除多于的索引）,同时命名字段
df_1 = df_1.reset_index(level=1, drop=True).rename('main_investigator_new')
print('第三步：重置索引，并命名（并删除多于的索引）')
print(df_1)
# 第四步：和原始数据合并
df_new = df.drop(['main_investigator_1'], axis=1).join(df_1)
print('第四步：和原始数据合并')
print(df_new)
print('拆分前数据')
print(df)

核心一句代码解决df.drop(['main_investigator_1'], axis=1).join(df['main_investigator_1'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('main_investigator_new'))。根据自己需要替换掉里面的split(',')中的逗号，比如用空格、;、/；等。

4. 心得总结

数据的处理一定要追求准确，严格控制自己的数据输入和输出。
数据处理一定要有不同的方法，去校验自己的数据是否存在不符合标准的值，这个通常跟处理过程密切相关。
数据的处理过程一定要有所记录，最好是详细记录，因为一旦数据出现问题，自己也可以回过头进行排查，定位到数据出错的步骤。
数据出问题了，一定要先冷静思考，分析出错的原因，不要动不动就重头开始重新处理。这样往往会耗费大量的时间。
前期可以适当多花时梳理于业务处理流程，保证数据处理流程没有问题，同时把一些需要注意的点做好标记。
任务完成后，及时总结反思，对于方法进一步优惠，方便以后复用。
最后附上，我本次数据处理的流程图（图形的使用的不太规范，下次规范起来）：

5. 参考文献

python3 pandas读写excel
pandas某一列中每一行拆分成多行的方法
Python3 读取和写入excel xlsx文件使用openpyxl
excel – VBA：将单元格值拆分为多行并保留其他数据
如何将单元格中的数据拆分多行，谢谢！

后记：
我从本硕药学零基础转行计算机，自学路上，走过很多弯路，也庆幸自己喜欢记笔记，把知识点进行总结，帮助自己成功实现转行。
2020下半年进入职场，深感自己的不足，所以2021年给自己定了个计划，每日学一技，日积月累，厚积薄发。
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