批量导入pd到excel的sheet，使用 result_data = pd.DataFrame.from_records(df) result_data.to_excel(writer,sheet_name=sheet,index=False)时，实现每个sheet都有两个pd需要导入

你可以将两个pd合并成一个，然后再导入到一个sheet中。具体操作如下：

1. 将两个pd按照需要的方式合并成一个pd，比如使用concat()函数。

2. 将合并后的pd导入到一个sheet中，可以将sheet_name参数设置为需要导入的sheet名称。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设有两个需要导入的pd，分别为df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 将两个pd合并成一个pd
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 导入到excel中的sheet名称
sheet_name = 'my_sheet'

# 将合并后的pd导入到excel中
with pd.ExcelWriter('my_excel.xlsx') as writer:
    merged_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

这样，你就可以将两个pd合并成一个，并将其导入到指定的sheet中了。

相关问题

修改下面一句代码 result_df = pd.DataFrame(optimal_plan, columns=crops, index=years)

这句话是在Python中使用pandas库创建一个新的DataFrame，其中`optimal_plan`是一个二维数组或字典-like对象，会被设置为DataFrame的数据部分。`crops`列表指定了DataFrame的列名，而`years`则作为行索引。如果你需要修改这句代码，可能是为了添加数据前的处理、改变列名格式、调整索引等。

例如，如果你想根据特定条件对`optimal_plan`数据进行清洗再创建DataFrame，可以先做数据预处理：

# 先对optimal_plan数据进行一些操作，如过滤掉缺失值
cleaned_data = optimal_plan.dropna() if any(np.isnan(optimal_plan)) else optimal_plan

# 如果需要改变列名
new_column_names = ['NewCrop1', 'NewCrop2'] # 替换为实际的新列名
result_df = pd.DataFrame(cleaned_data, columns=new_column_names, index=years)

# 或者如果要改变行索引的范围或顺序
custom_years = sorted(years) # 自定义排序
result_df = pd.DataFrame(cleaned_data, columns=crops, index=custom_years)

df = pd.read_sql_query(sql,engine) result_data = pd.DataFrame.from_records(df)中sql语句使用CALL 存储过程如何获取的返回的第三个数据集？

如果存储过程返回了多个数据集，可以使用`pymysql`模块的`nextset()`方法来获取下一个数据集。例如，以下代码演示了如何使用`pymysql`获取存储过程返回的第三个数据集：

import pymysql
import pandas as pd

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 调用存储过程
cursor.callproc('your_stored_procedure')

# 获取第一个数据集
result1 = cursor.fetchall()

# 移动到下一个数据集
cursor.nextset()

# 获取第二个数据集
result2 = cursor.fetchall()

# 移动到下一个数据集
cursor.nextset()

# 获取第三个数据集
result3 = cursor.fetchall()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_records(result3)

上述代码中，我们使用`cursor.callproc`方法调用存储过程，在获取第一个数据集后，使用`cursor.nextset()`方法移动到下一个数据集，以此类推，直到获取第三个数据集。最后将结果转换为DataFrame即可。

需要注意的是，如果存储过程返回的多个数据集中有空数据集，则需要使用`cursor.nextset()`方法跳过空数据集，否则会导致程序卡住。