Pandas：遍历 DataFrame 列表并将每个导出到 Excel 工作表答案

【问题标题】：Pandas: Iterate through a list of DataFrames and export each to excel sheetsPandas：遍历 DataFrame 列表并将每个导出到 Excel 工作表
【发布时间】：2016-08-26 17:05:30
【问题描述】：

尝试自学编码以自动化工作中的一些乏味任务。对于任何无意的无知，我深表歉意。

我在 pandas (python 3.x) 中创建了数据框。我想将每个数据框打印到不同的 Excel 表。这是我拥有的 2 个数据框，它运行良好，但我想对其进行缩放以循环遍历数据框列表，以便使其更具动态性。

writer = pandas.ExcelWriter("MyData.xlsx", engine='xlsxwriter')
Data.to_excel(writer, sheet_name="Data")
ByBrand.to_excel(writer, sheet_name="ByBrand")
writer.save()

很简单，但是当需要创建 50 多个工作表时，它会变得乏味。

这是我尝试过的，但没有成功：

writer = pandas.ExcelWriter("MyData.xlsx", engine='xlsxwriter')
List = [Data , ByBrand]
for i in List:
        i.to_excel(writer, sheet_name= i)
writer.save()

我认为问题在于 sheet_name 字段必须是字符串，因为它会产生错误。但是，如果我输入 sheet_name=“i”，它只会使用来自 Data 的数据创建一个名为“i”的工作表，但不会迭代到 ByBrand。此外，如果工作表未命名为相应的数据框，则 excel 文件将是一场噩梦，因此请不要对编号表之类的内容提出建议。

非常感谢您，这个网站对我的编码之旅非常宝贵。

-斯蒂芬

【问题讨论】：

标签： excel python-3.x pandas xlsxwriter

【解决方案1】：

从字符串'Data' 到值Data 比反过来更容易。您可以使用locals()['Data'] 访问与字符串名称为'Data' 的变量关联的值：

import pandas as pd

writer = pd.ExcelWriter("MyData.xlsx", engine='xlsxwriter')
seq = ['Data', 'ByBrand']
for name in seq:
    df = locals()[name]
    df.to_excel(writer, sheet_name=name)
writer.save()

locals() 返回一个包含当前作用域的局部变量的只读字典。 globals() 返回一个包含当前作用域的全局变量的字典。（因此，如果Data 和ByBrand 是在全局命名空间而不是本地命名空间中定义的，则使用globals() 而不是locals()。）

另一种选择是在字典中收集数据帧。不要为每个 DataFrame 创建一个变量，而是创建一个 dict，让键是工作表名称，值是 DataFrame：

import pandas as pd

dfs = dict()
dfs['Data'] = ...
dfs['ByBrand'] = ...

writer = pd.ExcelWriter("MyData.xlsx", engine='xlsxwriter')
for name, df in dfs.items():
    df.to_excel(writer, sheet_name=name)
writer.save()

我认为这更可取，因为它不需要像 locals() 或 globals() 这样的内省工具。第二种方法只是使用 dict 的预期使用方式：将键映射到值。

【讨论】：