如何在for循环中将多个DataFrame导出至同一Excel工作簿的不同工作表？

看起来你的代码里有几个关键问题导致无法生成第二个SMA对应的工作表，我来帮你拆解并修正：

1. 无用且干扰的变量赋值 #

你代码里的instrument=+1和MA=+1完全是多余的——for循环会自动遍历列表中的元素，手动修改循环变量不仅没用，还可能在某些场景下干扰循环逻辑，直接删掉这两行就好。

2. 未重置结果DataFrame #

你在循环外初始化了resultsDF，第一个MA（20）循环结束后，这个DF已经存储了两个instrument的数据。当进入第二个MA（50）循环时，你会继续往同一个DF里追加数据，这不仅会导致数据混淆，还可能如果内层循环出现异常，直接终止整个MA循环，导致第二个工作表无法生成。

正确的做法是在每个MA循环的开头重新初始化resultsDF，确保每个MA对应的工作表数据都是独立的。

3. 推荐使用pd.concat替代append #

DataFrame.append()已经被官方弃用了，改用pd.concat()更符合当前pandas的最佳实践。

修正后的完整代码 #

import pandas as pd

instrument_list = ["AUD_JPY", "AUD_USD"]  # 变量名不要用list，这是Python内置类型
granularity = "D"
bar_count = 5000
MA_list = [20, 50]

# 使用with语句管理ExcelWriter，自动处理保存和关闭
with pd.ExcelWriter('BT.xlsx') as writer:
    for MA in MA_list:
        # 每个MA循环开始时，重新初始化空的resultsDF
        resultsDF = pd.DataFrame(columns=['instrument', 'Start date', 'End date'])
        for instrument in instrument_list:
            # 这里放你的数据计算逻辑，比如获取startDate和endDate的代码
            # ...（你的原有计算代码）
            
            # 示例模拟数据，你可以替换成真实计算结果
            startDate = "2023-01-01"
            endDate = "2024-01-01"
            
            # 用pd.concat替代append
            new_row = pd.DataFrame({'instrument': [instrument], 'Start date': [startDate], 'End date': [endDate]})
            resultsDF = pd.concat([resultsDF, new_row], ignore_index=True)
        
        # 将当前MA对应的DF导出到指定工作表
        sheet_name = f'Price_Over_SMA{MA}_{granularity}'
        resultsDF.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)  # 加上index=False可以避免导出索引列

额外建议 #

• 不要用list作为变量名，这会覆盖Python的内置list类型，改用instrument_list这类更清晰的名字。
• 使用f-string格式化工作表名称比format()更简洁易读。
• 加上index=False可以避免把DataFrame的索引列导出到Excel里，让表格更干净。

这样修改后，代码会为每个MA值生成独立的工作表，每个工作表里包含所有instrument的计算结果，完全符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cadig