### 使用 Python Pandas 和 Openpyxl 按列拆分 Excel 数据并保持多张 Sheet 为了实现按特定列来拆分Excel文件的数据，并且希望保留原有多个工作表的功能，可以采用 `pandas` 库读取和处理数据，再通过 `openpyxl` 来管理新的Excel文件。下面是一个具体的解决方案。 #### 导入库 首先安装必要的库（如果尚未安装），可以通过命令行执行 pip install pandas openpyxl 安装这两个库。接着导入这些库： ```python import pandas as pd from openpyxl import load_workbook, Workbook ``` #### 处理逻辑 定义函数用于遍历目标列的不同值并将对应的数据写入到不同Sheet中： ```python def split_excel_by_column(input_path, output_path, column_name): # 加载原始Excel文档及其所有工作表名称 wb = load_workbook(filename=input_path) sheets = wb.sheetnames with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer: for sheet in sheets: df = pd.read_excel(input_path, sheet_name=sheet) unique_values = df[column_name].unique() for value in unique_values: filtered_df = df[df[column_name] == value] new_sheet_name = f"{sheet}_{value}" try: filtered_df.to_excel(writer, sheet_name=new_sheet_name, index=False) except ValueError: print(f"Sheet name '{new_sheet_name}' is too long or contains invalid characters.") split_excel_by_column('input.xlsx', 'output.xlsx', 'Class') ``` 此代码片段实现了基于给定列名对每一张工作表内的数据进行筛选，并将结果存储在一个新的Excel文件里，其中每个子集都位于单独的工作表上[^1]。 注意，在实际应用过程中可能遇到一些特殊情况，比如某些情况下生成的新Sheet名字可能会过长或包含非法字符，因此加入了异常捕获机制以应对这种情况的发生。