在TDS可视化项目中，我们需要对省、市、区各个层级区域的TDS数据进行计算。它涉及的数量很大，大概有3211个区域的数据。
我们当然可以编程直接在一个表格上处理，但是涉及到这么多区域，它会很容易出错，把自己弄迷糊了。
如果我们把归属于不同区域的数据放在单独的一个Excel中，数据就会非常的清晰，就会好处理很多。那么我们该如何做？
例如这些数据在同一个Excel表上，想按照区县把这些数据拆分出来，例如把归属于板芙镇的数据拆分到一个Excel，归属于东凤镇的数据拆分到另外一个Excel。
使用python可以非常简便的把Excel表拆分至多个Excel文件，示例代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-#王永平 .6.25#Excel拆表至多个Excel示例代码import pandas as pdimport oscity=['中山市','佛山市','东莞市']for j in range(3):#读Excel数据df1 = pd.read_excel("E:/tds市拆分后/"+city[j]+".xlsx",sheet_name=0)#按标题加载到列表nodeDataList = list(df1.groupby(['区县']))#创建文件夹dirs = 'E:/tds县拆分/'+city[j]os.makedirs(dirs)i=1for nodeData in nodeDataList:#生成拆分后Excel文件nodeData[1].to_excel(dirs+'//' +str(nodeData[0])+ '.xlsx', sheet_name=nodeData[0], index=False)print("正在拆分第"+str(j+1)+"个市的下层第"+str(i)+"个区县")i=i+1print("拆分完毕！")
拆分后的效果：
通过这样的方式，我们就把所有区域拆分了，方便了后面对每个区域的平均值、中位数、95%分位数、最大值进行计算，且可以比较方便和最后的地图可视化对应起来，比如说部分可视化数据需要去查阅、核实是否对应的时候。
