如何将不同列的多个DataFrame分别导出至Excel不同工作表

直接用pd.concat会合并所有列，显然不符合你的需求。正确做法是使用pandas.ExcelWriter，它可以把多个DataFrame分别写入同一个Excel文件的不同工作表，每个表保留自己的列结构。

完整实现代码 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义列名列表
column = [["Banana","apple"],
          ["Banana","Grape"],
          ["Apple","Pizza"]]

# 存储每个生成的DataFrame，避免循环中被覆盖
dfs = {}
for i in range(3):
    # 修正数据列数，匹配对应列名的长度
    random_data = np.random.randint(10,25,size=(5, len(column[i])))
    df = pd.DataFrame(random_data, columns=column[i])
    # 给工作表命名，比如Sheet_1、Sheet_2、Sheet_3
    dfs[f"Sheet_{i+1}"] = df

# 写入Excel文件
with pd.ExcelWriter("output.xlsx") as writer:
    for sheet_name, df in dfs.items():
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

关键说明 #

• 用字典dfs存储每个DataFrame，避免循环中每次赋值覆盖之前的结果
• pd.ExcelWriter作为上下文管理器，能高效处理多工作表写入，同时保证文件正确关闭
• index=False可以避免导出DataFrame的索引列，根据需求可选择保留
• 修正了原代码中数据列数与列名长度不匹配的问题，避免创建DataFrame时出错

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Megan