在循环中将多个 DataFrame 对象写入同一个 Excel 文件的不同 sheet 中 |
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在写毕设的过程中，每次使用kmeans聚类后，得到带有标签的DataFrame的数据，想要将它们保存在一个Excel文件的不同sheet，但是网上找到的资料要么覆盖掉了，要么各种报错。 包括但不仅限于： ValueError: Sheet '转速' already exists and if_sheet_exists is set to 'error'. raise IndexError("At least one sheet must be visible")IndexError: At least one sheet must be visible raise BadZipFile("File is not a zip file")zipfile.BadZipFile: File is not a zip file raise KeyError(KeyError: "There is no item named '[Content_Types].xml' in the archive" 等等各种奇奇怪怪的错误，顺着这些报错再去找解决方法，又是各种报错。关于这些报错，我的能力有限没能解决，这里没有解决方法。 不过试到最后，我跑通了一个稍微有点复杂但能实现上面目的的代码。 主要思路是：先在一个文件夹里保存生成的多个Excel表格（每个表格的名字就是这个系统的名称），再把这个文件夹里的Excel表格合成到一个excel表格中，不同的文件名就是sheet名。再过河拆桥，把那些没用的文件删了。（很简单的思路吧） #这是那个需要循环使用的大冤种计算程序 def kmeans_julei(Data ,system_name): #这里省略Data计算过程 #保存到excel。【这里原本想做成每次生成的数据都添加到一个xlsx文件的同sheet中，但没能成功】 迂回战术：先生成多个表格，再将它们总和到一xlsx里。 #将各个excel表格先放进一个文件夹里。 folder_path = 'D:\\XX\\XX\\XX\\temporary' #文件夹路径 file_name = system_name + ".xlsx" # 输出文件名 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) Data_with_label.to_excel(file_path) #然后就会发现那个文件夹路径里出现了需要的一系列excel表格 #这个好像叫main过程，先这样写了 DATA = pd.read_excel(r'shuju.xlsx') system_names = ["1111","2222","3333"] all_dict = {"1111":['A'],'2222':['B', 'C'],'3333': ['E','F']} for system_name in system_names: print("开始",system_name) features = all_dict[system_name] #该系统下所选取的特征 Data = DATA[features] #Data是Dataframe结构（带有标题）。只包括了所需要的特征 kmeans_julei(Data, system_name) #生成最后的总合excel。（将多个 Excel 表合并到一个 Excel 表中的不同 sheet 里） folder_path = 'D:\\XX\\XX\\XX\\temporary' # 文件夹路径 output_file = 'output.xlsx' # 输出文件名 writer = pd.ExcelWriter(output_file) for file in os.listdir(folder_path): if file.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(folder_path, file) df = pd.read_excel(file_path) sheet_name = os.path.splitext(file)[0] df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name) os.remove(file_path) # 删除原文件 writer.close() #碎碎念：之前按网上写的witer.save()一直报错。查了篇文章说因为pandas升级。writer.save（）接口已经私有化，调用close()即可。 print("已完成！耶")第一次写文章，自娱自乐叭~ 本人很菜，初学者，如有错误，你也打不着我。（不过我今天一下午整这个是实现了的） |
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