将多个动态数据帧写入 Excel 工作簿答案

【问题标题】：Write Multiple Dynamic DataFrames to Excel Workbook将多个动态数据帧写入 Excel 工作簿
【发布时间】：2019-05-18 00:13:54
【问题描述】：

我正在寻求过滤不同数据框以导出到工作表的帮助。这是一个示例数据框。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(1111)
df = pd.DataFrame({
'Category':np.random.choice( ['Group A','Group B','Group C','Group D'], 10000),
'Sub-Category':np.random.choice( ['X','Y','Z'], 10000),
'Sub-Category-2':np.random.choice( ['G','F','I'], 10000),
'Product':np.random.choice( ['Product 1','Product 2','Product 3'], 10000),
'Units_Sold':np.random.randint(1,100, size=(10000)),
'Dollars_Sold':np.random.randint(100,1000, size=10000),
'Customer':np.random.choice(pd.util.testing.rands_array(10,25,dtype='str'),10000),
'Date':np.random.choice( pd.date_range('1/1/2016','12/31/2018',  
                      freq='D'), 10000)})

以下是我想导出到 Excel 工作簿中的不同数据框：

df1 = df.groupby(['Category','Sub-Category-2','Product']).agg({'Units_Sold':'sum'})
df2 = df.groupby(['Category','Product',pd.Grouper(key='Date',freq='A-APR')]).agg({'Dollars_Sold':'sum'})
df3 = df.groupby(['Category','Product','Sub-Category']).agg({'Units_Sold':'sum','Dollars_Sold':'sum'})

对于每个“类别”，我想创建一个单独的 Excel 工作簿，其中每个数据框都经过过滤，以仅显示特定的“类别”。例如，工作簿“A 组”将 df1、df2 和 df3 作为单独的工作表，其中数据框仅显示“类别”=“A 组”的值。工作簿“B 组”将具有相同的信息，只是在“类别”=“B 组”的位置过滤。

我知道如何使用 .loc 手动执行此操作，但这似乎很慢。我的问题是如何以 pythonic 方式执行此操作？示例数据不大，但我的真实数据在“类别”中有 30 多个类别。有没有办法创建一个函数来适当地切片并在过滤后踢出数据帧？

【问题讨论】：

标签： python excel pandas

【解决方案1】：

跑步怎么样

for c in df.Category.unique():
    with pd.ExcelWriter(f"/Users/constantino/Desktop/{c}.xlsx") as writer:
        for i, d in enumerate([df1, df2, df3]):
            d.loc[c].to_excel(writer, sheet_name=f"df{i+1}")

【讨论】：

非常感谢您的快速回复！这可行，但是我宁愿在操作之前不重置索引，因为分组是首选。有关如何使这项工作发挥作用的任何建议？
当然，我已更新答案以反映您的要求。
太好了 - 非常感谢！这很好用而且很简单——我应该明白这一点。非常感激！最后一个请求 - 在 sheet_name 部分，是否可以在枚举中传递数据框列表？我的问题是我的数据框的名称与 df1、df2、df3 等不同。它们可能被命名为 view1、pivot2、test3 等。如果可能的话，我希望工作表名称能够反映实际的数据框名称。再次感谢！
嗨@Constantino - 最后一个问题运气好吗？
这不是直接可能的，请参阅stackoverflow.com/q/18425225/1153897 我不建议这样做，因为您在脚本中选择的变量名在该脚本的上下文之外没有任何意义。相反，请选择一种系统化、有意义的方式来报告您的数据。