怎么使用pandas将超过65536行的数据写入到excel中

如果你使用的是较早的Excel版本（例如Excel 2003及以下版本），那么它的行数是有限制的，最多只能支持65536行数据。如果你使用的是较新的Excel版本（例如Excel 2007及以上版本），那么它可以支持更多的行数，但默认情况下也只能支持1048576行数据。如果你的数据超过了这个限制，你可以考虑以下两种方法来解决：

1. 分批次写入

你可以将数据分成多个批次写入到Excel中。例如，如果你有100000行数据，你可以将其分成2个批次写入，每个批次50000行。你可以使用Pandas中的iloc函数来实现这一点，例如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
batch_size = 50000
for i in range(0, len(data), batch_size):
    data_batch = data.iloc[i:i+batch_size]
    data_batch.to_excel('data_{}.xlsx'.format(i // batch_size), index=False, header=False)

这个代码将数据分成了多个批次，每个批次的大小为50000行，然后将每个批次写入到一个Excel文件中，文件名为"data_0.xlsx"，"data_1.xlsx"等。

2. 使用第三方库

你也可以考虑使用第三方库来将数据写入到Excel中。例如，你可以使用openpyxl库来实现这一点，它可以处理更大的数据集。你可以使用以下代码将数据写入到Excel中：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 创建一个新的Excel工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 将数据写入工作表中
for r in dataframe_to_rows(data, index=False, header=False):
    ws.append(r)

# 保存工作簿
wb.save('data.xlsx')

这个代码使用openpyxl库创建一个新的Excel工作簿，然后将数据写入到工作表中。注意，这个方法可能会比较慢，因为它需要将所有数据加载到内存中，所以如果你的数据非常大，你可能需要考虑使用其他方法。