关于如何使用pandas将不同的数据写入到同一个Excel的不同Sheet表中

Posted 2023-05-03

笔者在之前使用python将数据写入到Excel表格中，一般都只需要写入一张Sheet表中就可以了

因最近一个小的需求，需要将不同的大列表数据写入到不同的Sheet表中

这样，再使用之前的 pandas.DataFrame(content_list)，然后.to_excel("./xxxxx.xlsx") 就不再好用了

于是笔者又去看了一个pandas模块的，发现也还是有办法实现的，那就是使用 pandas.ExcelWriter的机制

这里笔者通过一个简单的代码进行说明，就可以很好的看出效果

import pandas

Data_A_Sheet=[["Name","QQ"],["Author","QQ:5201351"]]
Data_B_Sheet=[["Name","URL"],["Cnblogs","https://www.cnblogs.com/5201351"]]

writer=pandas.ExcelWriter("DataResult.xlsx")

Data_A=pandas.DataFrame(Data_A_Sheet[1:],columns=Data_A_Sheet[0])
Data_B=pandas.DataFrame(Data_B_Sheet[1:],columns=Data_B_Sheet[0])

Data_A.to_excel(writer,sheet_name="Data_A",index=False)
Data_B.to_excel(writer,sheet_name="Data_B",index=False)

writer.close()

这样就会生成 DataResult.xlsx 文件，打开会，会发现有 Data_A 和 Data_B 两个Sheet表了

说明：如果文件已经存在，重复执行代码，会覆盖重写之前的Excel表中的数据的，效果相当于重新创建了一个Excel文件，替换了已存在的.xlsx文件了

 

 

 

尊重别人的劳动成果 转载请务必注明出处：https://www.cnblogs.com/5201351/p/17369455.html

 

作者：一名卑微的IT民工

出处：https://www.cnblogs.com/5201351

本博客所有文章仅用于学习、研究和交流目的，欢迎非商业性质转载。

博主的文章没有高度、深度和广度，只是凑字数。由于博主的水平不高，不足和错误之处在所难免，希望大家能够批评指出。

博主是利用读书、参考、引用、抄袭、复制和粘贴等多种方式打造成自己的文章，请原谅博主成为一个卑微的IT民工！

使用 Python/Pandas 将多索引数据写入 excel 文件

【中文标题】使用 Python/Pandas 将多索引数据写入 excel 文件

【英文标题】：Writing multi-indexed data to an excel file with Python/Pandas

【发布时间】：2018-02-26 14:05:39

【问题描述】：

我想创建一个 Excel 电子表格并为每个变量插入相等数量的行。理想的结果应该看起来像图片中的 A 列和 B 列。

到目前为止，我只能插入 1 个名称（列 D 和 E），不知道对其余部分进行正确的枚举。

这就是我所拥有的：

import xlwt, xlrd
import os

current_file = xlwt.Workbook()
write_table = current_file.add_sheet('Sheet1')

name_list = ["Jack", "David", "Andy"]
food_list = ["Ice-cream", "Mango", "Apple", "Cake"]

total_rows = len(name_list) * len(food_list)   # how to use it?

write_table.write(0, 0, "Jack")

for row, food in enumerate(food_list):
    write_table.write(row, 1, food)

current_file.save("c:\\name_food.xls")

我怎样才能为所有人做到这一点？谢谢。

【问题讨论】：

为什么这个标签是熊猫？你甚至没有导入它。

@COLDSPEED，我想 Pandas 可以在这里施展魔法。 :)

除非您拥有 pandas 并且正在认真考虑使用某人提供的解决方案，否则请求 pandas 解决方案是没有意义的。如果你是，那很好。

【参考方案1】：

您可以通过numpy.tile 和numpy.repeat 创建DataFrame，然后删除a 列中的重复项：

df = pd.DataFrame('a': np.repeat(name_list, len(food_list)),
                   'b': np.tile(food_list, len(name_list)))

df['a'] = np.where(df['a'].duplicated(), '', df['a'])
print (df)
        a          b
0    Jack  Ice-cream
1              Mango
2              Apple
3               Cake
4   David  Ice-cream
5              Mango
6              Apple
7               Cake
8    Andy  Ice-cream
9              Mango
10             Apple
11              Cake

列表理解的另一种解决方案：

df = pd.DataFrame('a': [y for x in name_list for y in [x] + [''] * (len(food_list)-1)],
                   'b': food_list * len(name_list))
print (df)
        a          b
0    Jack  Ice-cream
1              Mango
2              Apple
3               Cake
4   David  Ice-cream
5              Mango
6              Apple
7               Cake
8    Andy  Ice-cream
9              Mango
10             Apple
11              Cake

最后写to_excel：

df.to_excel('c:\\name_food.xls', index=False, header=False)

【讨论】：

谢谢！这绝对是学习的超级奖励。你介意我选择使用 xlrd the Answer 的解决方案吗？

这取决于你。 ;) 如果他的回答被接受，每个回答者都会很高兴 ;)

【参考方案2】：

这样的事情应该可以工作：

import xlwt, xlrd
import os

current_file = xlwt.Workbook()
write_table = current_file.add_sheet('Sheet1')

name_list = ["Jack", "David", "Andy"]
food_list = ["Ice-cream", "Mango", "Apple", "Cake"]

for i, name in enumerate(name_list):
    write_table.write(i * len(food_list), 0, name_list[i])

    for row, food in enumerate(food_list):
        write_table.write(i * len(food_list) + row, 1, food)

current_file.save("c:\\name_food.xls")

重要的是

write_table.write(i * len(food_list), 0, name_list[i])

你说名字应该写在第 0、4、8、12 行...

还有一部分

write_table.write(i * len(food_list) + row, 1, food)

将食物写入按行号增加的相应部分。

【讨论】：

太棒了！这是惊人的想法。感谢您的帮助。顺便说一句，如果你介意我选择 COOLSPEED 的答案？

慷慨！这是你的。