使用xlsxwriter将data1、data2分别写入Excel的sheet1、sheet2

`xlsxwriter`是一个用于Python的库，它允许你创建并操作Excel电子表格文件。如果你想将数据`data1`和`data2`分别写入Excel的不同工作表（sheet），可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装`xlsxwriter`库，如果还没有安装，可以使用pip命令安装：

pip install xlsxwriter

然后，你可以使用下面的代码示例：

import xlsxwriter

# 创建一个新的Excel工作簿
workbook = xlsxwriter.Workbook('output.xlsx')

# 定义两个数据列表
data1 = ['A', 'B', 'C']
data2 = [1, 2, 3]

# 获取工作簿的对应工作表
sheet1 = workbook.add_worksheet('Sheet1')
sheet2 = workbook.add_worksheet('Sheet2')

# 写入Sheet1的数据
for row, item in enumerate(data1):
    sheet1.write(row, 0, item)

# 写入Sheet2的数据
for row, item in enumerate(data2):
    sheet2.write(row, 0, item)

# 关闭工作簿
workbook.close()

这里我们为每个数据列表创建了一个新的工作表，并通过循环遍历数据列表，将每一项写入对应的单元格。

相关问题

使用xlsxwriter 将不同数据分别写入excel 不同sheet并保存

使用`xlsxwriter`库将不同数据写入Excel的不同sheet（工作表），首先你需要做的是初始化一个`Workbook`对象，然后创建相应的`Worksheet`对象。每当你需要向新的工作表添加数据时，可以创建一个新的`Worksheet`。以下是基本步骤：

import xlsxwriter

# 创建工作簿
workbook = xlsxwriter.Workbook('output.xlsx')

# 定义你要写入的数据和它们对应的工作表名称
data_list = [
    {"name": "Sheet1", "data": [1, 2, 3]},
    {"name": "Sheet2", "data": ["A", "B", "C"]},
    # 更多数据...
]

for sheet_data in data_list:
    # 根据数据创建新的工作表
    worksheet = workbook.add_worksheet(sheet_data["name"])

    # 获取当前行数和列数
    row = 0
    for item in sheet_data["data"]:
        # 写入数据到指定位置
        column = 0
        worksheet.write(row, column, item)
        # 每次写入后增加行数
        row += 1

# 最后记得保存工作簿
workbook.close()

在这个例子中，`add_worksheet()`函数会为每个包含“name”键的数据创建一个新的工作表，并将数据列表中的值写入相应的工作表。最后，`workbook.close()`确保所有的更改都被保存到Excel文件中。

import os import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中 for file in excel_files: print('Processing file:', file) excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in excel_data.items(): sheet_data['Sheet'] = sheet_name combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') combined_data.to_excel(writer, index=False) writer.save()怎麽修改

你可以尝试将代码修改为以下形式，使用`with`语句来自动关闭文件：

import os
import pandas as pd

# 设置目标文件夹路径
folder_path = r"D:/拆分后的工作簿"

# 获取文件夹下所有的Excel文件
excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 创建一个空的DataFrame
combined_data = pd.DataFrame()

# 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中
for file in excel_files:
    print('Processing file:', file)
    excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None)
    for sheet_name, sheet_data in excel_data.items():
        sheet_data['Sheet'] = sheet_name
        combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True)

# 将合并的数据写入一个Excel文件
with pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    combined_data.to_excel(writer, index=False)

在这个修改后的代码中，我们使用`with`语句来创建ExcelWriter对象，并在代码块结束时自动关闭该对象。这样可以避免忘记手动关闭ExcelWriter对象而导致的文件无法保存的问题。