pandas 将多组数据分别写入同一个exl的不同表格中，数据不覆盖

你好！关于你的问题，可以使用 Pandas 库提供的 ExcelWriter 方法。首先，创建一个 ExcelWriter 对象，然后使用 to_excel 方法将数据写入 Excel 表格中。具体步骤如下：

1. 创建 ExcelWriter 对象：

import pandas as pd

writer = pd.ExcelWriter('result.xlsx')

2. 将数据写入 Excel 表格中，使用 sheet_name 参数指定表格名称：

df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')

3. 最后，保存并关闭 ExcelWriter 对象：

writer.save()

其中，df1 和 df2 分别表示要写入的两组数据，Sheet1 和 Sheet2 分别表示表格名称。这样就可以将多组数据分别写入同一个 Excel 文件的不同表格中，数据不会相互覆盖。

相关问题

pandas将一个数据写入excel文件多个行中

可以使用pandas的to_excel方法来将数据写入excel文件。如果想要将数据写入多个行中，可以使用指定行的方式来写入数据。

例如，如果想要将数据写入从第2行开始的多个行中，可以使用以下代码：

import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 34, 29], 'Country': ['US', 'UK', 'CA']}
df = pd.DataFrame(data)

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=1, index=False)
writer.save()

在上面的代码中，我们使用了startrow参数来指定从第2行开始写入数据。这样，数据就会依次写入第2行、第3行和第4行。同时，我们也将index参数设置为False，以避免写入索引列。

需要注意的是，如果使用startrow参数来写入数据，那么在写入之前，需要将整个excel文件的内容清空，否则可能会出现数据写入错误的情况。

pandas 多表格 数据关键字 匹配 写入表格1 数据量有2w多行

如果您需要匹配多个表格中的关键字，并将匹配结果写入到其中一个表格中，可以使用 pandas 库中的 merge() 函数进行表格合并，并使用 apply() 函数对每一行进行匹配操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据并进行分块
chunk_size = 1000
chunk_list = []
for chunk in pd.read_csv('file1.csv', chunksize=chunk_size):
    chunk_list.append(chunk)
df1 = pd.concat(chunk_list)

chunk_list = []
for chunk in pd.read_csv('file2.csv', chunksize=chunk_size):
    chunk_list.append(chunk)
df2 = pd.concat(chunk_list)

chunk_list = []
for chunk in pd.read_csv('file3.csv', chunksize=chunk_size):
    chunk_list.append(chunk)
df3 = pd.concat(chunk_list)

# 定义匹配函数
def match_keywords(row):
    keywords = df2[df2['id'] == row['id']]['keywords'].values[0]
    if pd.isna(keywords):
        return None
    else:
        for keyword in keywords.split(','):
            if keyword in row['text']:
                return df3[df3['keyword'] == keyword]['category'].values[0]
        return None

# 进行数据匹配和合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')
merged_df['category'] = merged_df.apply(match_keywords, axis=1)

# 保存合并后的数据
merged_df.to_csv('merged_data.csv', index=False)

其中，'file1.csv'、'file2.csv' 和 'file3.csv' 分别是需要进行合并的三个表格，'id' 是用于匹配的列名，'keywords' 是用于匹配的关键字列名，'text' 是需要匹配的文本列名，'keyword' 是关键字对应的分类列名。您可以根据实际情况进行修改。