Python实现将多个数据集保存到同一个Excel文件不同sheet页

在Python中，我们经常需要将多个数据集（DataFrame）保存到同一个Excel文件的不同sheet页中。这样可以更好地组织和管理数据，方便后续分析和处理。

导入必要的包

首先，我们需要导入 pandas 库，这是 Python 中用于数据处理的重要库。

```python import pandas as pd ```

准备数据集

在这里，我们假设已经有三个数据集 df_xs、df_zc 和 df_th，它们分别代表不同的数据内容。

保存数据到Excel文件

接下来，我们需要新建一个 Excel 文件，并将这三个数据集保存到不同的 sheet 页中。

```python new_wb pd.ExcelWriter(r"C:UserszhangDesktop全部数据.xlsx") df__excel(new_wb, sheet_name"数据1", indexFalse) df__excel(new_wb, sheet_name"数据2", indexFalse) df__excel(new_wb, sheet_name"数据3", indexFalse) new_() new_() ```

通过以上代码，我们成功将三个数据集分别保存到了 Excel 文件的不同 sheet 页中。这样一来，我们可以轻松地在同一个文件中查看和比较这些数据集，为后续分析工作提供便利。

扩展应用：自动化保存多个数据集

如果我们有更多的数据集需要保存，可以考虑编写一个循环来自动化这个过程。这样可以节省时间和减少重复劳动。

```python data_sets [df1, df2, df3, df4] 假设有多个数据集需要保存 new_wb pd.ExcelWriter(r"路径文件名.xlsx") for i, df in enumerate(data_sets): sheet_name f"数据{i 1}" _excel(new_wb, sheet_namesheet_name, indexFalse) new_() new_() ```

通过使用循环，我们可以动态地保存任意数量的数据集至同一个 Excel 文件中，极大地提高了工作效率和灵活性。

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