pandas遍历DataFrame按SheetNo写入xlsx多表时旧表被覆盖怎么解决

你当前代码无法实现分表存储、出现旧数据被覆盖的核心原因有两点：

• 逻辑位置错误：你把pd.ExcelWriter初始化、文件保存操作放在了遍历循环内部，每一轮循环都会重新生成一个空白的output.xlsx文件覆盖上一轮的写入结果，最终文件只会保留最后一次循环写入的内容。
• 代码存在多处API/拼写错误：包括库名opnepyxl拼写错误、遍历方法iterrows漏写括号、ExcelWriter类名大小写错误、文件后缀xlsx拼写错误；且循环中取出的data是单行Series对象，并非按SheetNo聚合的子数据集，逐行写入本身也不符合分表批量存储的需求。

推荐实现（性能最优） #

不要逐行遍历DataFrame，直接利用pandas内置的分组能力，按SheetNo字段聚合后批量写入对应工作表，代码简洁、运行效率远高于逐行遍历，也不会出现覆盖问题：

import pandas as pd

# 初始化写入器，放在循环外，用上下文管理器自动处理保存/关闭逻辑
with pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
    # 按SheetNo分组，遍历每个分组写入对应工作表
    for sheet_id, sheet_data in df.groupby("SheetNo"):
        # 写入时关闭行索引输出，工作表名转成字符串避免类型报错
        sheet_data.to_excel(writer, sheet_name=str(sheet_id), index=False)

这个写法不需要额外导入dataframe_to_rows，pandas的to_excel方法已经封装了完整的表格写入逻辑。

特殊场景适配 #

如果需要往已经存在的Excel文件中追加新工作表，只需要修改ExcelWriter的初始化参数即可：

with pd.ExcelWriter(
    "output.xlsx",
    engine="openpyxl",
    mode="a",  # 追加模式，不覆盖原有文件
    if_sheet_exists="replace"  # 同名工作表处理规则：replace=覆盖/overlay=追加数据/error=抛错
) as writer:
    # 后续写入逻辑和上面一致

原遍历写法的修正（不推荐） #

如果你一定要保留逐行遍历的逻辑，除了把Writer初始化移到循环外，还需要记录每个工作表的已写入行位置，避免写入同Sheet时覆盖之前的行，参考代码如下：

import pandas as pd
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="openpyxl")
# 记录每个sheet已经写入到第几行
sheet_row_cursor = {}

for _, row_data in df.iterrows():
    target_sheet = str(row_data["SheetNo"])
    # 工作表不存在时先创建，写入表头，行初始位置设为1（openpyxl行号从1开始）
    if target_sheet not in writer.sheets:
        # 先把列名写入第一行
        pd.DataFrame([row_data.to_dict()]).head(0).to_excel(writer, sheet_name=target_sheet, index=False)
        sheet_row_cursor[target_sheet] = 1
    # 从当前行光标的下一行开始写入单行数据，不写表头和索引
    row_data.to_frame().T.to_excel(
        writer,
        sheet_name=target_sheet,
        index=False,
        header=False,
        startrow=sheet_row_cursor[target_sheet] + 1
    )
    # 更新行光标
    sheet_row_cursor[target_sheet] += 1

writer.close()

这个写法逻辑冗余、性能很差，仅作为原逻辑的修正参考，日常使用优先选分组批量写入的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rob John