Pandas向Excel指定工作表追加数据时如何保留其他工作表？

你的代码问题在于：pd.ExcelFile是只读的文件对象，直接用to_excel写入这个对象时，会生成仅包含当前DataFrame的新文件，覆盖原文件的所有其他工作表。要保留所有工作表，可采用以下两种方案：

方法一：读取所有工作表后重新写入（兼容所有Excel格式） #

该方法先将原文件所有工作表读入内存，更新log表后再全部写回，适用于.xls和.xlsx格式：

import pandas as pd

# 读取原文件所有工作表，存储为字典（键=表名，值=对应DataFrame）
xls = pd.ExcelFile('myfile.xlsx')
sheet_data = {sheet: xls.parse(sheet) for sheet in xls.sheet_names}

# 构造新增数据并追加到log表
new_data = {'Date': [2023], 'Time': [180855], 'Q': ['2']}
df_new = pd.DataFrame(new_data)
sheet_data['log'] = pd.concat([sheet_data['log'], df_new], ignore_index=True)

# 将所有工作表写回原文件
with pd.ExcelWriter('myfile.xlsx') as writer:
    for sheet_name, df in sheet_data.items():
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

方法二：直接追加并替换log表（仅适用于.xlsx格式） #

如果是.xlsx文件，可借助openpyxl引擎以追加模式写入，无需读取所有工作表，效率更高：

需先安装依赖库：pip install openpyxl

import pandas as pd

# 读取原log表数据
df_log = pd.read_excel('myfile.xlsx', sheet_name='log')

# 构造新增数据并合并
new_data = {'Date': [2023], 'Time': [180855], 'Q': ['2']}
df_final = pd.concat([df_log, pd.DataFrame(new_data)], ignore_index=True)

# 以追加模式打开文件，替换原log表
with pd.ExcelWriter(
    'myfile.xlsx',
    mode='a',
    engine='openpyxl',
    if_sheet_exists='replace'
) as writer:
    df_final.to_excel(writer, sheet_name='log', index=False)

关键注意事项 #

• 写入时务必添加index=False，避免将DataFrame的索引列写入Excel。
• 方法二中if_sheet_exists='replace'会用合并后的新数据替换原log表，避免重复表头；若用overlay会直接在原数据后追加（会重复表头，不推荐）。
• 处理.xls格式文件只能用方法一，因为xlwt引擎不支持追加模式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者scotmanDavid