可能是最近加班熬夜太多，这个周末身体不舒服，头痛、冷汗什么的。终于在连着睡了接近2天后，现在慢慢恢复了。
日常工作中经常需要对一系列的表进行合并，或者对一份数据按照某个分类进行拆分，今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~
关于excel里将一张工作表拆分成多个工作表的方法有很多，如果是偶然一次性的，而且需要拆分的表格也不多，那么手工筛选复制一下也不复杂。
开始之前，先讲讲个人工作上经常用到拆分数据经历，数据涉及到整个省级，Excel工作簿动则60M大小，常年尿性保持30M大小以上，因此用过几款Excel插件进行拆分数据。
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
1、指数据列的分割，将列多的表分割成多个表。表格的记录虽然不多，但字段长，表格占有空间大。
VBA Excel总表以某列数据为基础拆分为独立文件的表，也可以拆分为独立的sheet表不导出！！
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名，确定数据表包含哪些字段，各字段的字段名、字段类型、及宽度，并将这些数据输入到计算机当中。
写了那篇《如何用Python批量提取PDF文本内容？》后，我在后台收到了许多留言。
有个表格，有许多单元格的数据，制作者为了方便，很多数据是写在一行的，类似下面这种：
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 近年来，各大企业和组织机构都在经历数字化转型。将文档转换成计算机所能识别的样态，是数字化转型的关键步骤，如何识别出图片中表格具体的结构与内容，并直接提取其中的数据和信息是学术界和工业界共同瞩目的焦点。然而，目前的表格识别算法多用于识别横平竖直的表格，对于全无边界和实线的表格、行列之间存在大片空白区域的表格等日常生活中常见的表格还没有较好的解决方案，对于拍摄角度倾斜而表格边框弯曲等情况更是束手无策。 今天我们将为大家介绍微软亚洲研究院在表格结构识别方向的最新进展，研究员们提
在上期文章中，我们讲解了：python四、五行代码搞定工作表的拆分！既然python能拆分工作表，那excel可以吗？答案是肯定的！所以我们今天讲解excel如何快速的拆分工作表！
鼠标光标放在所需插入表格的位置---插入---表格---插入表格---设置---确定
2. 表格线检测：检测出表格线段的坐标与交点坐标，传统算法基于图像特征进行计算，但是这种算法目前基本已经被抛弃，因为精度跟深度学习的通常差太多，而且只能检测有表格线的表格，还通常比较耗时。现在主流算法都是使用深度学习模型进行检测线段端点坐标，无线表格也能预测出哪里应该有线段，这是接下来要做的；
Table.SplitColumn(table as table, sourceColumn as text,splitter as function,optional columnNamesOrNumber as any, optional default as any, optional extraColumns as any) as table
数据库范式是指设计数据库时遵循的一系列规范，目的是消除数据冗余，确保数据的一致性和完整性，提高数据存储和检索的效率。范式分为一般范式和特殊范式两种，一般范式分为第一范式、第二范式、第三范式、BC范式和第四范式。
在实际工作中，我们经常会遇到各种表格的拆分与合并的情况。如果只是少量表，手动操作还算可行，但是如果是几十上百张表，最好使用Python编程进行自动化处理。下面介绍两种拆分案例场景，如何用Pandas实现Excel文件的拆分。
步骤一：选中下面的一行表，右键点击拆分表格就好了。 注：注意跟拆分单元格的区别。
案例来源于一位同学的一种设备，去敏后格式如下：指标涉及100多个，每次测量的指标不一样，也就是说，设备除了“数据编号”外，其他标题名称错位存放于同一工作表中。另外，每个编号的条目数量（行数）不一样，大部分1条，但有的是2条或3条。
1、照片蓝底换红底 操作方法：选中照片 - 工具 - 删除背景 2、一键求和 操作方法：选取数据区域，按Alt + = 一键完成求和 3、一键找不同 操作方法：选取两列数据，按Ctrl+ 一秒找出不同
前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Python处理Excel数据的问题。问题如下：请教：每个文件夹下都有一个“XX公司 [2023]4234534客户清单.xlsx”的文件，我现在用os模块，if file_name.endswith('查询清单.xls')来识别，怎么用正则表达式来实现的？
Tech 导读 组件化渗透在开发的方方面面，本文主要从“为什么”、“是什么”、“怎样做”三方面来系统讲述前端组件化的相关知识。通过阅读本文，读者可以对组件化形成一个更加深入的认识和理解。在实现前端组件化的过程，大家可以更加关注组件化的目的，需求及其特点，了解前提才能结合项目来思考如何更好的拆分和实现组件化。 01 思考：为什么要实施前端组件化？ 在项目开发中，页面和功能大都拆分为多文件来实现，多文件管理逐渐暴露出以下问题： 1.相似的业务代码无法复用：X同事实现了一遍A页面，Y同事要实现一个和A页面类似
一般来说，在各系统里导出的数据，在导出数据的时候，已经对导出行为进行了权限管控，如甲员工只能导广州区数据，乙员工只对导深圳数据，他们的主管可以导华南区的数据等等。理想的场景是各人使用各自的权限导出所需的数据作分析。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在大数据时代，数据的来源具有多样性、复杂性。 针对数量庞大、渠道及格式多样的数据，数据清洗就成为刚需。 在数据分析中，数据清洗实际上是十分繁重且关键的一步。 Power Query作为数据清洗的工具，能将这些多源的数据集中并统一转换成所需要的格式，为数据分析创造前提条件。 此外，Power Query还能使办公自动化更进一步，与常用办公软件Excel无缝衔接，使日常的重复工作实现自动化，得到高效并准确的处理结果，不仅可以为企业节省人力成本，还可以为个
1、最快数据行公式求和 选取空行，点Σ（或按Alt + =）可以快速设置求和公式 2、多区域最快求和 如果求和的区域有多个，可以选定位，然后再点Σ（或按Alt+ =）可以快速设置求和公式。 3.拆分
上周四下午的VIP试听课是由芒果给大家介绍的MySQL的一些基础知识，在这里芒果给大家分享其中的一部分内容——对数据库三大范式做个小介绍：
这是在知乎上看到的一个问题，我试着用VBA来解决。欢迎大家就自已使用Excel中遇到的问题或想要的解决方案提问，我将尽力解答。
来源：机器之心本文约2200字，建议阅读5分钟本文介绍了清华大学、DeepMind等团队在小样本学习方法的最新进展。 以 GPT-3 为代表的预训练语言模型的发展，引发对小样本自然语言理解任务的极大关注。各种方法不断发展并展现出日渐强大的小样本自然语言理解性能。然而，来自清华大学、DeepMind 等团队的研究者近期的一项研究指出：相同基准再评估结果表明，现有小样本学习方法并不足够稳定有效，小样本自然语言理解发展尚面临巨大挑战！ 评价准则的差异极大阻碍了已有小样本学习方法基于统一的标准公平比较，也无法客观评
机器之心专栏 清华大学、DeepMind等 以 GPT-3 为代表的预训练语言模型的发展，引发对小样本自然语言理解任务的极大关注。各种方法不断发展并展现出日渐强大的小样本自然语言理解性能。然而，来自清华大学、DeepMind 等团队的研究者近期的一项研究指出：相同基准再评估结果表明，现有小样本学习方法并不足够稳定有效，小样本自然语言理解发展尚面临巨大挑战！ 评价准则的差异极大阻碍了已有小样本学习方法基于统一的标准公平比较，也无法客观评价该领域的真实进展。近期，来自清华大学、DeepMind 等团队研究者在论
由于任务经常需要使用python处理Excel数据，记录下常用的python控制Excel的方法，备忘
技术栈:vue+vue-router+webpack+axios+echarts+ueditor+element UI+map+node-sass; 功能模块:数据可视化,地图,普通表格的增删,可编辑表格,合并表格，左侧菜单可展收; 适配：使用百分比布局，适配pc所有机型； 目的:项目开发可以快速复用的项目模板；
小勤：大海，怎么把这个付款详情的数据给分离出来啊？我在网上搜了个神长公式，但看不懂啊！
通过观察我们观察到其中一些关键信息，例如在原数据里面有一些字段信息，例如Full Name；Address1等，而要求的格式是根据字段信息进行的换行排列。
现在表格区域检测的准确率已经很高了。但检测和识别是相辅相成的，单独的检测不够完善。如何利用检测和结构识别的结果互相提高效果，是未来的研究方向和重点。
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不同的公式可以达到同样的效果，所以观察产生结果的公式就很重要，别把公式栏给隐藏了，需要打开它，如图1所示。例如：删除列和删除其他列可能得到的效果是一样的，但是如果数据有变动刷新后得到的结果却有可能不同。
第三方的工具去对文件解析拆分，去将我们的文件内容给提取出来，并将我们的文档内容去拆分成一个小的chunk。常见的PDF word mark down, JSON、HTML。都可以有很好的一些模块去把这些文件去进行一个东西去提取。
在设计一个读写程序，基于eclipse中SWT插件作为可视化，其中包括Excel表的读取、写入和拆分功能时，可以按照以下步骤进行：
每个人都会根据自己的经验和总结去回答，今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题，处理思路，这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例，拿去和面试官吹逼不过分吧！废话不多说，我们开始今天的话题。
对于列的拆分一般使用的比较多，也相对容易，通过菜单栏上的拆分列就能搞定，那如果是多列拆分又希望能一一对应的话需要如何操作呢？如图1所示，这是一份中国香港和中国台湾的电影分级制度，需要把对应的分级制度和说明给对应，那如何进行处理呢？目标效果如图2所示。
相信大家面试有被问题过这样一个问题：你在工作过程中有遇到过什么生产问题？每个人都会根据自己的经验和总结去回答，今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题，处理思路，这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例，拿去和面试官吹逼不过分吧！废话不多说，我们开始今天的话题。
Magicodes.IE是一个导入导出通用库，支持Dto导入导出以及动态导出，支持Excel、Word、Pdf、Csv和Html。在本篇教程，笔者将讲述如何使用Magicodes.IE进行花式导出。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 懒是人类的天性，也是第一生产力。 如何实现自动化是人类亘古不变的需求，从祖先制作的第一个工具开始，我们人类就想方设法地想让自己更加轻松，回到日常工作，对于很多重复性高的工作，也可以找到趁手的工具去解决。 1 必要性讨论 有没有必要去自动化自己的重复性工作？ 当然有，这个答案显而易见，就像饿了要吃饭一样自然。能自动化处理的事情，当然让它实现自动化，轻松、快速且不会出错。 我们电脑中的很多软件其核心目的就是这样的，比如电脑出现前，人们用纸质表格来处理信息
有合并工作表，自然也离不开拆分工作表，将一个总表，按照某一列的内容拆分为多个工作表，然后可以再结合前面的一个工作簿的工作表另存为工作簿功能，就可以生成多个工作簿进行分发了：
通过调用方法load_workbook(filename)进行文件读取，该方法中还有一个read_only参数用于设置文件打开方式，默认为可读可写，该方法最终将返回一个workbook的数据对象
例如，在excel中输入单位的人员信息后，如果需要在原出生年份的数字前再加两位数字，即在每个人的出生年份前再加两位数字19，如果逐个修改太麻烦，那么我们可以使用以下方法来节省时间和精力:
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
加入腾讯文档 Excel 开发团队已经好几年了，刚开始代码下载下来 100+W 行，代码量很大但模块设计和代码质量比我想象中好好多了。
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