如何将合并后的DataFrame按国家拆分并写入Excel多工作表

首先修正你现有代码里的小问题：Import Pandas as pd 要改成小写的 import pandas as pd，Python对大小写敏感。

接下来要把指定4个国家的数据分别存入Excel不同工作表，用pandas.ExcelWriter就能实现，具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取文件并合并数据
file = pd.ExcelFile(r"p:\test\sample.xlsx")
df1 = pd.read_excel(file, 'sample1')
df2 = pd.read_excel(file, 'sample2')
df3 = pd.merge(df1, df2, left_on='country', right_on='Country', how='left').drop('amount', axis=1)

# 定义需要单独导出的4个国家列表，替换成你实际需要的国家名称
target_countries = ['国家A', '国家B', '国家C', '国家D']

# 创建ExcelWriter对象，指定输出文件路径
with pd.ExcelWriter(r"p:\test\output_countries.xlsx") as writer:
    # 循环每个目标国家
    for country in target_countries:
        # 筛选当前国家的数据
        country_df = df3[df3['country'] == country]
        # 将筛选后的数据写入以国家名称命名的工作表
        country_df.to_excel(writer, sheet_name=country, index=False)

关键说明 #

• pd.ExcelWriter是Pandas批量写入多工作表的核心工具，用with语句可自动处理文件的打开和关闭，避免资源泄漏
• sheet_name=country直接用国家名称作为工作表名，清晰直观
• index=False导出时不写入DataFrame的索引列，避免生成多余列

如果不确定df3里的国家列表，可先执行print(pd.unique(df3['country']))查看，再把需要的4个国家填入target_countries列表即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ramesh