在使用Pandas的to_excel()方法写入数据时，当我们想将多个数据写入一个Excel表的不同DataFrame中，虽然能够指定sheet_name参数，但是会重写整个Excel之后才会存储。
import pandas as pd
现在我有三个DataFrame,分别是大众某车型的配置、外观和内饰数据。现在我想要将这三个DF存入一张表的不同sheet中
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A柱 B柱 C柱 保险杠 倒车灯 倒车镜尺寸 前后灯 前脸 前风窗玻璃 后视镜尺寸
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HUD抬头数字显示 中控台 中控锁 中控面板 中间扶手 仪表盘 儿童安全座椅接口 全景天窗 分辨率 后排出风口
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一般情况下：
df1.to_excel("大众.xlsx",sheet_name="配置")
df2.to_excel("大众.xlsx",sheet_name="外观")
df3.to_excel("大众.xlsx",sheet_name="内饰")
可是结果中：
只有最后一个存储的内饰数据，并不符合我们的需求。
解决方法：
writer = pd.ExcelWriter('大众.xlsx')
df1.to_excel(writer,"配置")
df2.to_excel(writer,"外观")
df3.to_excel(writer,"内饰")
writer.save()
结果：
实现插入相同Excel表中不同Sheet_name！
在使用Pandas的to_excel()方法写入数据时，当我们想将多个数据写入一个Excel表的不同DataFrame中，虽然能够指定sheet_name参数，但是会重写整个Excel之后才会存储。import pandas as pd 现在我有三个DataFrame,分别是大众某车型的配置、外观和内饰数据。现在我想要将这三个DF存入一张表的不用sheet中>>> ...
df2 = pd.DataFrame()
df1.to_excel(writer, sheet_name='df_1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='df_2')
writer.save()
网上的大部分答案基本上都是这些内容，但是这里有个大坑，你会发现
pandas to_excel:写入数据，写入到多个sheet里，在同一个sheet中追加数据
一、写入数据
了解下to_excel 的其他参数，写入操作非常简单
df.to_excel('aa.xlsx')
二、写入到多个sheet中
这个就和之前写过的“解决pandas中to_excel 数据覆盖sheet表问题”是差不多的，如果要实现同时写多个sheet的话，加一个循环或者判断就好。现在下面给“解决pandas中to_excel 数据覆盖sheet表问题”的代码。可以针对sheet_name做修改或
import cx_Oracle
import pandas as pd
conn_oracle = cx_Oracle.connect('user','passwd','ip:port/db')
cur_oracle = conn_oracle.cursor()
result = pd.read("sql")
result1 ...
分类专栏： python 文章标签： pandas 新增sheet不覆盖原数据 数据分析
#以前的sheet数据很重要，又要新增sheet，很难受，看了一堆帖子没一个回答在点子上，找到了方法，分享给大家
import openpyxl
import pandas as pd
weatherfile = "0317.xlsx" #路径
今天给大家分享如何实现导出数据库特定的数据存入Excel文件的不同sheet页，特定数据根据sql数据查询取出。常用于数据分析前置处理数据，中后期进行数据分析。
万事开头难，艰难险阻迎刃而上，必克之！
实现思路：
1.ddt数据驱动方法
2.静态数据处理方式
3.pandas方法库- ExcelWriter，to_excel()
首先封装一个读取Excel文件的方法，然后下面是导出数据的实现步骤：
【1、读取Excel方法】：
#读取Excel的内容
def getExcelTestDat
在 Pandas 中，可以使用 `ExcelWriter` 对象将多个 DataFrame 写入同一个 Excel 文件的不同 sheet 中。下面是一个示例代码：
```python
import pandas as pd
# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='xlsxwriter')
# 将两个 DataFrame 写入不同的 sheet 中
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')
# 保存 Excel 文件
writer.save()
在这个示例中，我们首先创建了两个 DataFrame `df1` 和 `df2`。然后，我们创建了一个 `ExcelWriter` 对象，并将其保存到名为 `example.xlsx` 的文件中。接下来，我们使用 `to_excel` 方法将 `df1` 和 `df2` 写入到不同的 sheet 中。最后，我们调用 `save` 方法将数据写入文件并保存。
注意，在这个示例中，我们使用了 `xlsxwriter` 引擎来创建 Excel 文件。如果你想使用其他引擎，需要相应地更改 `engine` 参数。
