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循环通过python中的数据帧列表,并将每个df写到不同的excel表中。

在Python中,可以使用pandas库来处理数据帧(DataFrame)和将其写入Excel表格。下面是一个循环遍历数据帧列表,并将每个数据帧写入不同Excel表格的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 假设df_list是包含多个数据帧的列表
df_list = [df1, df2, df3, ...]

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

# 循环遍历数据帧列表
for i, df in enumerate(df_list):
    # 将每个数据帧写入不同的工作表
    df.to_excel(writer, sheet_name=f'Sheet{i+1}', index=False)

# 保存并关闭Excel写入器
writer.save()
writer.close()

上述代码中,我们首先导入了pandas库,并假设df_list是一个包含多个数据帧的列表。然后,我们创建了一个Excel写入器writer,并指定输出文件名为output.xlsx,使用xlsxwriter引擎。接下来,我们使用enumerate函数来同时获取数据帧的索引和内容,然后使用to_excel方法将每个数据帧写入不同的工作表,工作表的名称通过f'Sheet{i+1}'来生成,其中i+1表示索引加1。最后,我们保存并关闭Excel写入器。

这种方法可以很方便地将多个数据帧写入到不同的Excel表格中,适用于需要将数据分别存储在不同工作表的场景,例如将不同日期的数据分别存储在不同的工作表中。

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