如何用数据框创build不确定长度的Excel电子表格？

我是一个Python用户的新用户，我一直在写一个程序，我需要创build一个不确定数量的列的Excel电子表格。 所以我之前的代码创build了4列：

writer = pd.ExcelWriter(datapath + 'Test#' + str(testcount) + '.xlsx', engine = 'xlsxwriter') df1 = pd.DataFrame({'Species 1' : evolution[0]}) df2 = pd.DataFrame({'Species 2' : evolution[1]}) df3 = pd.DataFrame({'Species 3' : evolution[2]}) df4 = pd.DataFrame({'Species 4' : evolution[3]}) df1.to_excel(writer, sheet_name='Raw Data') df2.to_excel(writer, sheet_name='Raw Data', startcol=2, index=False) df3.to_excel(writer, sheet_name='Raw Data', startcol=3, index=False) df4.to_excel(writer, sheet_name='Raw Data', startcol=4, index=False) writer.save() 

（Evolution是一个独立的函数，我可以从中绘制数据来填充列）。所以上面的代码完全按照需要工作。 我尝试创build一个不确定数量的列的方法是这样的：

 writer = pd.ExcelWriter(datapath + 'Test#' + str(testcount) + '.xlsx', engine = 'xlsxwriter') def do(x): and1 = x+1 "df" + str(and1) = pd.DataFrame({"Species " + str(i) : evolution[x]}) def do2(x): and1 = x+1 "df" + str(and1).to_excel(writer, sheet_name='Raw Data', startcol=and1, index=False) def repeat(times, f): for i in range(times): f() repeat(colnumb, do) repeat(colnumb, do2) writer.save() 

（“colnumb”是一个预定义的variables。）但是，这继续输出以下错误：

 "df" + str(and1) = pd.DataFrame({"Species " + str(i) : evolution[x]}) ^ SyntaxError: can't assign to operator 

如果有人能帮我看看我的尝试解决scheme有什么问题，或者说明一个更好的方法来实现我的目标，我将非常感激。 （如果我弄乱了格式，也很抱歉，这是我第一次在这里发表一个问题，所以如果我弄乱了一些约定，请让我知道。）

Answer 1

我想你已经过度devise了这个。 你得到的语法错误是因为你试图创builddynamicvariables名来存储每个dataframe，但是你不能在expression式中存储一个值（即str(and1)不能保存pd.DataFrame({"Species " + str(i) : evolution[x-1]})返回的值pd.DataFrame({"Species " + str(i) : evolution[x-1]}) 。谢天谢地，这个操作是不必要的，所以我们来看看其余的代码。

首先，您可以将所有函数组合到一个迭代中，以便只遍历一次列，然后执行该列的所有必要操作。 这是最好的执行字典的理解。 其次，看起来你正在使用DataFrame来保存Series对象。 实际上，您可以在将其全部导出到Excel之前创build整个数据框。

您在repeat（）调用中调用colnumbvariables，但是我不确定它来自哪里，因为您还没有创build任何带有列的数据框。 这是evolution的长度吗？ 另外，你可以称为evolution是一个函数，但是它与一个存储先前运行函数结果的列表进行交互。 我将为这两种情况提供解决scheme。 一个更简单，更高效的版本将如下所示：

1. 如果colnumb是你input的任意数字

    # Create a dictionary with all columns of dynamic Species names storing the relevant value of evolution. species_dict = {'Species {}'.format(i) : [evolution[i]] for i in range(colnumb)} # Turn that dict into a dataframe df = pd.DataFrame(species_dict) # Output the dataframe to Excel df.to_excel(datapath + 'Test#' + str(testcount) + 'xlsx', 'Raw Data') 

2. 如果colnumb真的只是进化的长度：

    # Create dict by enumerating all values of evolution to access both index and value species_dict = {'Species {}'.format(i): [value] for i, value in evolution.items()} # Convert dict to dataframe df = pd.DataFrame(species_dict) # Output the dataframe to Excel df.to_excel(datapath + 'Test#' + str(testcount) + 'xlsx', 'Raw Data') 

Answer 2

您可以创build一个包含所有列的数据框并将其导出：

 data = {'Species 1' : evolution[0], 'Species 2' : evolution[1], 'Species 3' : evolution[2], 'Species 4' : evolution[3]} writer = pd.ExcelWriter(datapath + 'Test#' + str(testcount) + '.xlsx', engine = 'xlsxwriter') df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(writer, sheet_name='Raw Data') writer.save() 

这是你的问题？