如何用Python筛选字典中DataFrame的favorite color为NaN的行并导出Excel

算力阿峰

2026-7-19

解决方案：筛选DataFrame中指定列值为NaN的行并导出到Excel

完整代码

import pandas as pd

# 文件路径
my_file_path = r'C:\Users\machukovich\Desktop\stack.xlsx'
# 加载Excel为DataFrame字典，跳过前2行
my_dict = pd.read_excel(my_file_path, sheet_name=None, skiprows=2)

# 创建筛选后的结果字典
filtered_dict = {}
for sheet_name, df in my_dict.items():
    # 筛选"favourite color"列值为NaN的行
    filtered_df = df[df['favourite color'].isna()]
    filtered_dict[sheet_name] = filtered_df

# 将筛选结果写入新Excel文件
output_file = r'C:\Users\machukovich\Desktop\filtered_stack.xlsx'
with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:
    for sheet_name, filtered_df in filtered_dict.items():
        filtered_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

关键说明

筛选逻辑：用df['favourite color'].isna()判断指定列是否为缺失值（NaN），返回布尔索引后筛选出目标行。注意列名要和原数据完全一致（这里是英式拼写favourite color）。
多工作表写入：使用pd.ExcelWriter上下文管理器，循环将每个筛选后的DataFrame写入对应名称的工作表，index=False避免把原DataFrame的索引写入Excel。
简化依赖：无需额外导入openpyxl、xlsxwriter等库，Pandas默认的ExcelWriter已支持多工作表操作，除非你需要特定格式需求。