鲁达 在平时工作中，我们经常需要下级单位人工填报各类数据，而很多数据需要先下发数据文件，再要求下级单位根据下发的内容去填报。如果下级单位较多，拆分文件就是一件很耗费精力的事儿。例如下图所示的文件，假设是一家银行全行的贷款台账（每一行代表一笔贷款），现在总行要下发给分行，让分行将每笔贷款的营销人员信息补充上来（填写最后两列）。
下面我们将演示如何使用Python的pandas库，将文件按分行进行拆分，以便发给各家分行去补充信息。程序的源代码如下：
程序的第19行，我们使用unique函数，将所有的分行名称去重后，打印出来，这里的每一家分行未来将是单独拆分出一个文件。
程序的运行效果如上图所示。unique函数将只返回3个元素（即3家分行）。后续我们将根据这3个元素，依次生成单独的文件
接下来程序的第25行，我们使用一个for循环，循环处理这3个元素。每次循环都会生成一个对应的独立文件。
程序的第27行是数据的筛选条件，在这里的含义是筛选出分行名称为当前循环对应的分行名称。也就是按分行名称筛选数据。
程序的第29行，我们使用当前循环对应的分行名称，构造出文件名变量，用于后续保存文件。
程序的第31行，实质上是调用to_excel保存文件。数据的条件为criterion1，文件名称是file_name。
程序经过3次循环，最终将数据按分行名称筛选出来，并保存到对应的文件中。
上图演示的就是单独拆分后的一个文件内容。在文件夹中就自动生成3个文件。
这里要补充一个小细节，就是程序的第22和23行，由于读取后的发放日和到期日字段的数据类型为datetime64，如果直接保存到文件中，除了年月日，还会把时分秒也保留下来，如果大家只希望保存年月日信息，可以像上面的程序一样转换一下。
好了，至此我们就完成了整个拆分过程。需要拆分的机构越多，文件越多，上面的程序就会越能节约你的时间。希望这段程序能抛砖引玉，提供一个思路，大家可以根据自己的实际工作场景来适当地进行修改。
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