如何使用openpyxl将pandas DataFrame写入Excel指定单元格

• 从SQL查询读取得到4行5列的pandas DataFrame对象output_total，读取代码为output_total = pd.read_sql_query(text(query), engine1)
• 需求为将整表数据写入已打开的openpyxl工作表ws_hi的指定起始位置（例如B10）
• 此前使用ws_hi["c31"].value = output_total.iloc[0]仅能写入单个单元格值，无法完成整表批量写入

方案1：逐单元格遍历写入（兼容所有openpyxl版本） #

通过定位起始行列坐标，先按需写入表头，再逐行逐列写入数据，逻辑直观易调整：

# 配置写入起始位置，例：B10对应行号10、列号2，可根据实际需求修改
start_row = 10
start_col = 2

# --- 如需写入DataFrame列名作为表头，保留以下代码，不需要可删除 ---
for col_offset, col_name in enumerate(output_total.columns):
    ws_hi.cell(
        row=start_row,
        column=start_col + col_offset,
        value=col_name
    )
# 表头占1行，数据起始行顺延1位
data_start_row = start_row + 1
# --- 表头代码结束 ---

# 写入表格数据
for row_offset, row_content in enumerate(output_total.values):
    for col_offset, cell_val in enumerate(row_content):
        ws_hi.cell(
            row=data_start_row + row_offset,
            column=start_col + col_offset,
            value=cell_val
        )

方案2：范围批量写入（执行效率更高） #

将DataFrame转为嵌套列表结构，直接匹配Excel单元格范围一次性写入，代码更简洁，适合数据量稍大的场景：

from openpyxl.utils import get_column_letter

# 配置写入起始位置
start_row = 10
start_col = 2

# 转换数据格式为嵌套列表，每个子列表对应一行数据
write_data = output_total.values.tolist()
# --- 如需写入表头，取消下行注释即可 ---
# write_data.insert(0, output_total.columns.tolist())

# 计算写入范围的结束行列坐标
row_count = len(write_data)
col_count = len(write_data[0])
end_row = start_row + row_count - 1
end_col = start_col + col_count - 1

# 拼接单元格范围字符串，例：4行5列从B10开始对应范围为B10:F13
target_range = f"{get_column_letter(start_col)}{start_row}:{get_column_letter(end_col)}{end_row}"
# 批量写入数据
ws_hi[target_range] = write_data

• openpyxl的行、列序号均从1开始计数，和Excel原生的行列序号规则一致，配置起始位置时不要按0索引计算
• 所有写入操作完成后，必须调用工作簿对象的save()方法保存文件，否则所有内存中的修改不会同步到本地文件
• 若写入数据包含日期、空值等特殊类型，可提前对DataFrame做格式转换，或写入后单独设置对应单元格的number_format属性调整显示格式

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