Pandas存储约55万行DataFrame为xlsx时出现Errno13权限错误如何解决

从给出的调用栈可以看到，PermissionError的触发环节是xlsxwriter引擎在打包最终XLSX文件时，读取系统默认临时目录下的中间XML文件失败，并不是目标网络保存路径的权限问题。
XLSX本质是ZIP压缩包格式，xlsxwriter导出大体积DataFrame时，不会直接把所有内容拼到最终文件里，而是会先把拆分好的XML中间文件写入系统临时目录，最后统一打包压缩到目标路径。你遇到的临时文件权限报错，本质是企业环境下的安全软件、系统权限策略拦截了Python对临时目录文件的读取操作——55万行的DataFrame导出时生成的临时文件体积通常在100MB以上，很容易被实时安全扫描锁定文件句柄，导致读取被拒绝。
你之前能成功导出CSV、拆分小块导出XLSX，也侧面印证了不是DataFrame本身的问题，而是大文件生成时临时打包环节触发了安全拦截。

• 调整xlsxwriter临时文件存储路径，绕开系统临时目录的权限限制
  直接把临时中间文件的存储目录指定到你有完全读写权限的目标保存文件夹下，避免系统临时目录被安全策略管控。同时开启xlsxwriter的常量内存模式，降低大文件导出时的内存占用，减少临时文件被锁定的概率。修改后的参考代码：

  import os
  import pandas
  
  # 定义和最终保存路径同目录的专用临时文件夹
  target_save_dir = os.path.dirname(save_path)
  dedicated_temp_dir = os.path.join(target_save_dir, 'xlsx_export_temp')
  os.makedirs(dedicated_temp_dir, exist_ok=True)
  
  writer = pandas.ExcelWriter(
      save_path,
      engine='xlsxwriter',
      engine_kwargs={
          'options': {
              'tmpdir': dedicated_temp_dir,
              'constant_memory': True
          }
      },
      date_format='DD/MM/YYYY',
      datetime_format='DD/MM/YYYY'
  )
  df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='df')
  # 替换原来的writer.save()为close，主动释放所有文件句柄
  writer.close()
  

• 替换写入引擎，使用openpyxl的流式写入模式
  如果调整临时路径后仍有权限问题，可以切换为支持大文件流式写入的openpyxl引擎，不需要依赖xlsxwriter的临时打包逻辑，适配Windows环境下的权限管控场景：

  writer = pandas.ExcelWriter(
      save_path,
      engine='openpyxl',
      engine_kwargs={
          'options': {'write_only': True}
      },
      date_format='DD/MM/YYYY',
      datetime_format='DD/MM/YYYY'
  )
  df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='df')
  writer.close()
  

• 提前规避文件锁问题
  导出前手动删除目标路径下同名的旧xlsx文件，避免之前已经打开的Excel窗口把旧文件锁定；如果企业环境的安全软件实时扫描权限较高，可以临时把目标保存目录、自建的临时目录加入安全软件的扫描白名单——通常大体积临时文件打包时的权限报错，80%以上都是安全软件实时扫描锁定文件导致的。

补充说明：XLSX格式单工作表的最大支持行数为1048576行，55万行的数据集完全在格式支持范围内，不需要拆分文件即可导出为单一文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pandriej