工作过程中经常会碰到一些excel问题，在处理某些情况的时候非常繁琐。但又不得不手动去做。今天就用一个例子，带大家了解怎样使用Python解决Excel无法处理的工作。
需求是这样的，这里有一个待处理的原始表：
原始数据
每个类目当中，有很多“商品ID”，现在需要把同一个类目当中所有ID放到一个单元格，当单元格中的数据大于50个ID的时候，需要另起一行，继续之前的操作，最终得到这样的效果：
输出数据
如果ID少的情况下，尚可在Excel中手动操作，但如果是几千上万个数据，Excel就有些力不从心了。接下来，我们看使用Python如何完成。
第一步：设定程序步骤
写代码之前，需要把任务分解成单独的模块：
- 读取数据
- 对数据去重
- 数据聚合
- 超过50个的单元格切分
- 重新组合输出
第二步：读取数据并去重
这里用到了删除重复项的方法drop_duplocates，参数keep表示删除重复之后保留哪个，这里用的是first，也就是说保留第一个。
第三步：数据聚合
数据聚合
这里的groupby相当于Excel当中的数据透视表，之后的apply是一个自定义函数，括号中的功能，是把所有“分类”一样的元素用“，”串联起来，最后的reset_index是把聚合之后的表变为dataframe。
第四步：数据切分
老规矩，先上代码：
数据切分代码
我们一步步分解来看，
建立一个空列表，用于存放输出结果。
循环每一行数据，id_num表示表格中有多少ID,，id_group_num表示以50个为一组，可以分多少组。
接着使用判断语句，如果需要分组数量大于1
，也就是说超过50个ID，就进行切分，具体切分成几份根据qf_num来使用for循环，最终把结果数据添加到result_list当中。
第五步：组合输出
最终，把result_list当中的数据，使用pandas的DataFrame功能，导出为Excel。
整个数据结果就完成了，大家也可以根据自己再Excel当中的常用操作用Python实现出来。
