将许多python pandas数据帧放到一个excel工作表中

Question

只要是不同的工作表，就可以很容易地将许多pandas数据帧添加到excel工作簿中。但是，如果要使用pandas内置的df.to_excel功能，将许多数据帧放入一个工作表中有点棘手。

# Creating Excel Writer Object from Pandas  
writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx',engine='xlsxwriter')   
workbook=writer.book
worksheet=workbook.add_worksheet('Validation') 
df.to_excel(writer,sheet_name='Validation',startrow=0 , startcol=0)   
another_df.to_excel(writer,sheet_name='Validation',startrow=20, startcol=0) 

上面的代码不起作用。你会得到错误的

 Sheetname 'Validation', with case ignored, is already in use.

现在，我已经进行了足够的实验，我发现了一种方法可以使它工作。

writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx',engine='xlsxwriter')   # Creating Excel Writer Object from Pandas  
workbook=writer.book
df.to_excel(writer,sheet_name='Validation',startrow=0 , startcol=0)   
another_df.to_excel(writer,sheet_name='Validation',startrow=20, startcol=0) 

这会奏效。所以，我在stackoverflow上发布这个问题的目的是双重的。首先，我希望如果他/她试图将许多数据帧放在excel的单个工作表中，这将有助于某人。

其次，有人可以帮助我理解这两个代码块之间的区别吗？在我看来它们几乎是相同的，除了第一块代码创建的工作表提前称为“验证”而第二块没有。我得到那个部分。

我不明白为什么它会有什么不同？即使我没有提前创建工作表，这一行，就在最后一行之前，

 df.to_excel(writer,sheet_name='Validation',startrow=0 , startcol=0)  

无论如何都会创建一个工作表。因此，当我们到达最后一行代码时，工作表“验证”也已在第二个代码块中创建。那么，基本上我的问题是，为什么第二个代码块工作而第一个代码块没有？

如果有其他方法可以使用内置的df.to_excel功能将许多数据帧放入excel，请分享！

Answer 1

要提前创建工作表，您需要将创建的工作表添加到sheets dict：

writer.sheets['Validation'] = worksheet

使用原始代码：

# Creating Excel Writer Object from Pandas  
writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx',engine='xlsxwriter')   
workbook=writer.book
worksheet=workbook.add_worksheet('Validation')
writer.sheets['Validation'] = worksheet
df.to_excel(writer,sheet_name='Validation',startrow=0 , startcol=0)   
another_df.to_excel(writer,sheet_name='Validation',startrow=20, startcol=0) 

---

说明

如果我们看一下pandas函数to_excel，它会使用writer的write_cells函数：

excel_writer.write_cells(formatted_cells, sheet_name, startrow=startrow, startcol=startcol)

所以看看write_cells的xlsxwriter函数：

def write_cells(self, cells, sheet_name=None, startrow=0, startcol=0):
    # Write the frame cells using xlsxwriter.
    sheet_name = self._get_sheet_name(sheet_name)
    if sheet_name in self.sheets:
        wks = self.sheets[sheet_name]
    else:
        wks = self.book.add_worksheet(sheet_name)
        self.sheets[sheet_name] = wks

在这里我们可以看到它在sheet_name中检查self.sheets，所以它也需要在那里添加。

Answer 2

user3817518：“如果有其他方法可以使用内置的df.to_excel功能将许多数据帧放入Excel中，请分享！”

这是我的尝试：

轻松地将大量数据框组合在一个工作表或多个选项卡上。让我知道这个是否奏效！

- 要进行测试，只需运行示例数据帧以及代码的第二和第三部分。

Sample dataframes

import pandas as pd
import numpy as np

# Sample dataframes    
randn = np.random.randn
df = pd.DataFrame(randn(15, 20))
df1 = pd.DataFrame(randn(10, 5))
df2 = pd.DataFrame(randn(5, 10))

Put multiple dataframes into one xlsx sheet

# funtion
def multiple_dfs(df_list, sheets, file_name, spaces):
    writer = pd.ExcelWriter(file_name,engine='xlsxwriter')   
    row = 0
    for dataframe in df_list:
        dataframe.to_excel(writer,sheet_name=sheets,startrow=row , startcol=0)   
        row = row + len(dataframe.index) + spaces + 1
    writer.save()

# list of dataframes
dfs = [df,df1,df2]

# run function
multiple_dfs(dfs, 'Validation', 'test1.xlsx', 1)

Put multiple dataframes across separate tabs/sheets

# function
def dfs_tabs(df_list, sheet_list, file_name):
    writer = pd.ExcelWriter(file_name,engine='xlsxwriter')   
    for dataframe, sheet in zip(df_list, sheet_list):
        dataframe.to_excel(writer, sheet_name=sheet, startrow=0 , startcol=0)   
    writer.save()

# list of dataframes and sheet names
dfs = [df, df1, df2]
sheets = ['df','df1','df2']    

# run function
dfs_tabs(dfs, sheets, 'multi-test.xlsx')

Answer 3

我更倾向于先连接数据帧，然后将该数据帧转换为excel格式。要将两个数据帧并排放在一起（而不是一个在另一个之上），请执行以下操作：

writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx',engine='xlsxwriter')   # Creating Excel Writer Object from Pandas  
workbook=writer.book
df.to_excel(writer,sheet_name='Validation',startrow=0 , startcol=0)   
new_df = pd.concat([df, another_df], axis=1)
new_df.to_excel(writer,sheet_name='Validation',startrow=0 , startcol=0)