1.话不多说,先上图看效果
2.技术说明及实用源码
2.1)python+flask+pandas , 由于我的开发环境版本问题,为了能读xls,xlsx,但又不想升级,只能通过xlrd 1.2.0读取xls,xlsx文件再转换成dict字典格式,再通过 data = pd.DataFrame(dict_data)实现类型转换
2.2)实用代码,保证不丢任何一行数据,亲测验证,绝对好用
data = pd.DataFrame(dict_data)
row_num, column_num = data.shape # 数据共有多少行，多少列
print('the sample number is %s and the column number is %s' % (row_num, column_num))
# 1000行分割
for i in range(0, (row_num // 1001)+1):
save_data = data.iloc[i * 1000:(i + 1) * 1000, :] # 每隔1000循环一次
split_num = split_num+1
splitfilename = os.path.join(config.SPLIT_FOLDERFILES, 'split_' + str(split_num) + '.xls')
print("split file name:",splitfilename)
save_data.to_excel(splitfilename, sheet_name='Sheet1', index=False)
filenames = filenames + 'split_' + str(split_num) + '.xls '
filenames = filenames + ';'2.3)其实重点就三行代码
# 1000行分割
for i in range(0, (row_num // 1001)+1):
save_data = data.iloc[i * 1000:(i + 1) * 1000, :] # 每隔1000循环一次
save_data.to_excel(splitfilename, sheet_name='Sheet1', index=False)
