完全不用生成200个独立Excel文件，pandas提供了ExcelWriter工具，专门用来解决把多个DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表的需求，操作起来也很简单。

核心思路 #

通过创建一个ExcelWriter对象作为"容器"，然后遍历你的字典，把每个DataFrame分别写入以字典键命名的工作表中，最后统一保存成一个Excel文件。

具体代码示例 #

假设你已经有了mycollection字典，直接用下面的代码就能搞定：

import pandas as pd

# 用with语句创建ExcelWriter，自动管理资源（不用手动关闭/save）
with pd.ExcelWriter('companies_combined.xlsx') as writer:
    # 遍历字典里的每个公司和对应的DataFrame
    for company_name, df in mycollection.items():
        # 将DataFrame写入对应名称的工作表，index=False可按需去掉默认索引列
        df.to_excel(writer, sheet_name=company_name, index=False)

额外注意事项 #

1. 工作表名称限制：Excel对工作表名称有要求——最长31个字符，且不能包含/:*?"<>|这些特殊字符。如果你的字典键里有这些情况，建议提前处理一下，避免报错：

with pd.ExcelWriter('companies_combined.xlsx') as writer:
    for company_name, df in mycollection.items():
        # 替换非法字符，截取最大长度
        valid_sheet_name = company_name.replace('/', '_').replace(':', '_').replace('*', '_').replace('?', '_').replace('"', '_').replace('<', '_').replace('>', '_').replace('|', '_')
        valid_sheet_name = valid_sheet_name[:31]
        df.to_excel(writer, sheet_name=valid_sheet_name, index=False)

2. 引擎选择：如果需要更复杂的格式设置（比如单元格样式、公式等），可以指定引擎为openpyxl或xlsxwriter，例如：

with pd.ExcelWriter('companies_combined.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    # 后续写入逻辑不变

这样执行后，你就能得到一个包含200个工作表的Excel文件，每个工作表对应一家公司的数据啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shantanuo