我来帮你搞定这个Pandas写入Excel的坑！你遇到的问题大概率是因为错误的赋值方式，直接覆盖了整个DataFrame，而不是针对指定列操作。下面一步步给你讲正确的做法：

先理清楚核心问题 #

你之前可能用了类似 df1 = pd.DataFrame(values_list) 这种写法，这会直接创建一个新的、只有一列的DataFrame，把原来读取的df1完全覆盖了，自然丢失了原有数据。或者错误地用了全量赋值，导致列表值被水平填充到整个表格里。

正确操作步骤 #

1. 基础读取与准备

先确保你正确读取了原有Excel文件：

import pandas as pd

# 读取原有Excel表格到DataFrame
df1 = pd.read_excel('MySheet1.xlsx')

# 待插入的目标列表
values_list = [12.34, 17.56, 12.45]

2. 匹配行长度并赋值

这里分三种常见场景处理：

• 场景一：原表格行数和列表长度完全一致
  直接给Col_C列赋值即可，Pandas会自动把列表值垂直对应到每一行：

# 直接将列表值垂直写入Col_C列，原有其他列数据完全保留
df1['Col_C'] = values_list

• 场景二：原表格行数比列表长
  如果你的df1行数多于3行，只想把列表值填充到前3行，剩下的Col_C行留空（或填充默认值）：

# 创建匹配行数的Series，前3行用目标列表，后续行自动填充NaN
df1['Col_C'] = pd.Series(values_list, index=df1.index[:len(values_list)])
# 要是想给后续行填默认值，比如0，可以这么写：
# df1['Col_C'] = pd.Series(values_list, index=df1.index[:len(values_list)]).fillna(0)

• 场景三：列表长度比原表格行数多
  如果列表有更多值，需要先扩展原表格的行数，再赋值：

# 计算需要新增的行数
add_row_count = len(values_list) - len(df1)
if add_row_count > 0:
    # 创建空的新增行，列名和原表格保持一致
    new_rows = pd.DataFrame(index=range(add_row_count), columns=df1.columns)
    # 合并原表格和新增行
    df1 = pd.concat([df1, new_rows], ignore_index=True)

# 现在行数匹配，直接赋值到Col_C列
df1['Col_C'] = values_list

3. 写入Excel并保留数据

最后把修改后的DataFrame写回Excel，记得加index=False避免生成多余的索引列：

# 覆盖原文件（如果想保留原文件，可以改写成新文件名，比如'MySheet1_updated.xlsx'）
df1.to_excel('MySheet1.xlsx', index=False)

关键提醒 #

• 永远不要直接用新的DataFrame替换原来的df1（除非你明确要丢弃原有数据），要针对指定列进行赋值操作。
• 赋值时Pandas会自动按索引对齐，所以确保行的对应关系是你想要的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kokodee