【Python数据分析系列】循环生成DataFrame写入Excel不同工作表

liftword3周前 (04-11)技术文章18

这是我的第306篇原创文章。

一、引言

在做数据分析任务时,我们通常会批量循环处理任务,每个任务可能会产生一个记录信息的dataframe数据表,我们通常需要将每次产生的dataframe数据表保存下来,如何将每次循环产生的dataframe最终保存在一个excel文件的不同数据表里面呢?本文将通过一个简单的案例带给大家答案。

二、实现过程

2.1 案例代码

import pandas as pd


# 创建一个Excel写入对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')


# 模拟循环生成DataFrame的过程
for i in range(5):
    # 在每次循环内生成一个新的DataFrame
    df = pd.DataFrame({'A': [i, i + 1, i + 2], 'B': [i * 2, i * 2 + 1, i * 2 + 2]})


    # 将生成的DataFrame写入Excel文件的不同工作表中
    sheet_name = 'Sheet{}'.format(i + 1)
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name)


# 保存Excel文件
writer._save()

2.2 结果

保存为output.xlsx,文件里面有5个sheet表:

作者简介: 读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文,目前在某研究院从事数据算法相关研究工作,结合自身科研实践经历持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。关注gzh:数据杂坛,获取数据和源码学习更多内容。

原文链接:

【Python数据分析系列】将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表(案例+源码)

相关文章

Python内容写入excel文件(Excel写入)

import xlwt book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8',style_compression=0) sheet = book.add_sheet('电影评论'...

使用 Python 处理 Excel 文件:高效数据管理技巧

使用 Python 处理 Excel 文件:高效数据管理技巧Excel 是数据管理中不可或缺的工具,然而手动处理大量数据既繁琐又容易出错。幸运的是,Python 提供了丰富的工具和库来帮助我们自动化...

「Python数据分析」Pandas数据处理,导入导出Excel数据文件

数据分析过程,基本上可以通过以下4个步骤来实现。1、数据获取2、数据处理3、数据分析4、数据结果我们首先来看数据获取的这个步骤。现实中,我们面对的大部分数据,基本上大多数都是Excel格式的数据文件。...