如何按含特殊字符的域名拆分DataFrame并导出多Sheet工作簿？

你遇到的错误是因为Python变量名不能包含.：当你执行globals()['df_' + str(i)] = g时，比如i是xyz.com，会创建一个名为df_xyz.com的变量，但Python会把df_xyz.com解析成「名为df_xyz的对象的com属性」，而非你想要的完整变量名，所以才会抛出AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'xyz'。

1. 用字典安全存储拆分后的DataFrame #

别用globals()创建带特殊字符的变量，改用字典存储，完全规避变量名限制：

# 直接将groupby结果转为字典，键是Site的值，值是对应DataFrame
site_dfs = dict(df.groupby('Site'))

# 访问xyz.com对应的DataFrame
print(site_dfs['xyz.com'])

2. 直接导出到多工作表Excel（最优方案） #

你的最终目标是导出到多工作表工作簿，根本不需要单独创建每个DataFrame变量，直接遍历groupby结果写入即可：

import pandas as pd

# 创建Excel写入器
with pd.ExcelWriter('域名数据汇总.xlsx') as writer:
    # 遍历每个站点分组
    for site_name, site_df in df.groupby('Site'):
        # 将每个分组写入对应工作表，sheet_name直接用站点名（支持带.的域名）
        site_df.to_excel(writer, sheet_name=site_name, index=False)

这段代码会自动生成一个Excel文件，每个工作表的名字就是对应的域名（比如xyz.com、xyz.us），内容是对应站点的DataFrame数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GIRIXH