目的：将一个表格拆分成多个表格，并以分类作为excel的表名保存。

1、首先将本地表格读取进Python中，并将数据进行处理

2、对全部数据进行循环遍历，保存到规定的路径下

全部代码：

1.1导进需要用到的模块

import pandas as pd 
import numpy as np
import os
os.chdir(r'E:\old\工作\临时任务\偏远地区运费异常汇总')

1.2 对数据进行处理

data = pd.read_excel(r'E:\old\工作\临时任务\抽纸盒.xlsx',sheet_name='订单明细')
area = ['新疆', '西藏', '甘肃', '宁夏', '青海', '内蒙', '贵州', '云南', '海南']

data1 = data[data['省份'].isin(area)]
Data =  pd.pivot_table(data1,values =['订单号'],index =['受理日期','店铺'],columns =['运费情况'],
               aggfunc =({'订单号':lambda x :len(x.dropna().unique())})).rename(columns ={'订单号':'订单数'})


# Data.columns.tolist()
Data.columns = [str(y) + str(x) for (x,y) in Data.columns.tolist()]  # 将两层标题合并为一层标题
Data = Data.reset_index(drop = False)
Data = Data.fillna(0)  
Data['订单数'] = Data['合理运费订单数'] + Data['异常运费订单数']
print(Data.head())  #查看数据的表头

 2.对数据进行循环遍历，保存结果

date_list =Data['受理日期'].unique().tolist() # 用于存放日期的类目

rows = Data.shape[0]  # 获取数据的行数  ，shape[1] 是用于获取数据的列数
for date_ in date_list:
    new_df =pd.DataFrame()
    for i in range(0,rows):
        if Data['受理日期'][i] ==date_:
            new_df = pd.concat([new_df, Data.iloc[[i],:]], axis = 0, ignore_index = True)
    new_df.to_excel(str(date_)+".xlsx", sheet_name='明细', index = False) #将每个销售部门存成一个新excel
    
   

运行完成后，结果如图所示：

 至此，我们已经实现了最初的要求，将每天的数据都分别存到一个excel表中