日常的數(shù)據(jù)分析工作中，很多時候我們會通過excel的形式將分析結果展示給領導或同事。前面一些文章我們也簡單提到過pandas與excel的i/o問題，今天我們再深入一步，如何將多個分析后的結果，也就是多個DataFrame，寫入同一個excel工作簿中呢？
直奔主題。
先導入包，然后用字典構建一個測試用的DF：
然后讓它繁衍一下，復制幾個同樣的DF出來待用：
之前說到過，用Python的pandas包把數(shù)據(jù)結構寫入excel，主要用到的是pd.to_excel()。然而比較尷尬的是，這個方法缺少了一個類似pd.to_csv()中的mode參數(shù)，以至于你每次用諸如pd.to_excel(文件名)的形式去寫入excel時，系統(tǒng)都會幫你重新創(chuàng)建一個新的文件。也就意味著前面的文件會被覆蓋掉，你得到的只能是最后一個DF寫入的結果文件。
那么，有其他的辦法，讓好幾個DF寫入到同一個excel文件中嗎？
如果這樣常見的問題都沒法解決的話，人生苦短，我用Python也就白說這么多年了。我們可以通過創(chuàng)建一個ExcelWriter對象，來完美解決上面的問題。代碼如下：
這個寫入對象，會幫我們將DF寫入到test1這個excel工作簿中。
接下來我們依次將之前創(chuàng)建和繁衍好的DF寫入到df1到df4這四個工作表中，如下：
到這里，有的朋友發(fā)現(xiàn)問題了，為什么我運行完代碼，還是沒有看到創(chuàng)建的excel工作簿呢？實際上，上面那一步做完，數(shù)據(jù)還只是存在于緩存中，需要我們再運行下面一句代碼，數(shù)據(jù)才能寫入到硬盤中：
我們打開新鮮出爐的test1文件來檢查一下，發(fā)現(xiàn)一共有四個工作表，表里頭的數(shù)據(jù)也跟我們寫入的相同，沒有出現(xiàn)錯誤：
另外，如果想把這四個DF都寫在同一個工作簿的同一個工作表里，又該怎么辦呢？
熟悉pd.to_excel()朋友不難想到，可以利用startcol和startrow這兩個參數(shù)來實現(xiàn)：
如上，我們重新創(chuàng)建一個writer2對象，在將DF寫入到excel的時候，并沒有傳遞sheet_name參數(shù)，這也就意味著所有的DF都會默認寫入到Sheet1里頭。
為了防止DF都寫入到工作表同一地方以至于出現(xiàn)重合情況，我們可以設置DF在寫入時的起始行和起始列。如df1沒有傳遞除writer2以外的任何參數(shù)，則會默認從Sheet1的第一行第一列開始寫入數(shù)據(jù)。df2指定startcol=8，意即該DF在寫入到Sheet1中時，會從第一行第九列（不是第八列開始，不明白這塊的同學可以去官網(wǎng)看看這個參數(shù)到底是什么意思，好好理解一下Python和excel起始數(shù)字的不同之處?。。。╅_始寫入數(shù)據(jù)。同樣的，df3會從第11行第1列開始寫入數(shù)據(jù)，df4會從第11行第9列寫入數(shù)據(jù)。
接著writer2.save()一下，數(shù)據(jù)寫入到硬盤，我們來檢查一下：
呈現(xiàn)出的結果跟我們的需求是一樣的。當然，格式方面，還需要自己再稍微調整一下。
最后說一個舊聞，據(jù)說微軟已經(jīng)考慮要把Python接納為excel的操作腳本語言之一了?；蛟S在不久的將來，除了vba之外，你還可以直接在excel里用Python來做一些自動化的事情了。想想還挺美，期待一下吧。
