Pandas在Excel的几个sheet中读写数据的方法
一）Pandas不覆盖现有sheet在Excel中写入数据
在平常把pandas写入Excel的时候，用到的是 df.to_excel('文件名.xlsx', sheet_name='sheet1'语句，示例如下：
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
df = pd.DataFrame(A)
df.to_excel('test_excel.xlsx',sheet_name='A')
只需要三行语句就可以搞定
但是，如果需要把两个DataFrame数据写入Excel文件中的不同sheet中，使用这种方法就有问题了：
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])
df1 = pd.DataFrame(A)
df2 = pd.DataFrame(B)
df1.to_excel('test_excel.xlsx',sheet_name='AAA')
df2.to_excel('test_excel.xlsx',sheet_name='BBB')
执行以上程序之后，打开 “test_excel.xlsx” ，可以看到表格中只有名字为“BBB”的sheet保存下来了，而名字为“AAA”的sheet被覆盖掉了。
其实被覆盖的原因很好理解，程序在执行第二条写入语句的时候，默认以前的数据是没有用的，先清空这个Excel文件里的数据。
解决方法：
利用Pandas包中的ExcelWriter()方法增加一个公共句柄，在写入新的数据之时保留原来写入的数据，等到把所有的数据都写进去之后关闭这个句柄。示例如下：
writer = pd.ExcelWriter('test_excel.xlsx')
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])
df1 = pd.DataFrame(A)
df2 = pd.DataFrame(B)
df1.to_excel(writer,sheet_name='AAA')
df2.to_excel(writer,sheet_name='BBB')
writer.close()
这样，两个sheet就都写入这个Excel中了：
最后，需要注意的是，很多博客给的示例是利用ExcelFile()方法新建句柄，可能以前的版本里可以，目前的版本使用这个函数程序执行类似操作是会报错的。具体原因以及两个函数用法的异同留待以后分析。
二）Pandas读取Excel的不同sheet中的数据
在读取有多个sheet的Excel时，如果不指定sheet名字，那么read_excel 函数默认读取第一个sheet中的数据。例如，我们使用一）中生成的“test_excel.xlsx”表格来进行测试
d1 = pd.read_excel('test_excel.xlsx') #默认属性下读取
print("d1:\n",d1)
d2 = pd.read_excel('test_excel.xlsx',sheet_name = 'AAA') #指定sheet名读取
print("dd1:\n",d2)
d3 = pd.read_excel('test_excel.xlsx',sheet_name = 'BBB') #指定sheet名读取
print("d3:\n",d3)
显示结果如下：
d1:
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
d2:
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
d3：
0 1 2
0 10 20 30
1 40 50 60
那么，如果我们想一条代码读取excel中的所有值时，可以将“sheet_name”属性指定为None，这样会得到一个字典变量，字典的key就是sheet名，value就是对应sheet里的数据。
例如以下代码：
dd1 = pd.read_excel('test_excel.xlsx')
print("dd1:\n",dd1)
dd2 = pd.read_excel('test_excel.xlsx',None)
print("dd2:\n",dd2)
效果如下：
dd1:
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
dd2:
OrderedDict([('AAA', 0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6), ('BBB', 0 1 2
0 10 20 30
1 40 50 60)])
