pandas读入excel指定位置填数据

颂风侯

把pandas的dataframe格式的df_merge,按照列“工艺卡编号”对应的列“外径壁厚”多个结果，写到excel的sheet名称为“工艺卡编号”对应的列的单元格E5开始向下写

```python
import pandas as pd

# 假设你已经有了一个名为df_merge的DataFrame，其中包含"工艺卡编号"和"外径壁厚"这两列
# df_merge = pd.read_csv('your_data.csv')  # 如果数据来自CSV文件，可以使用这行代码读取

# 创建一个ExcelWriter对象，用于将数据写入Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')

# 遍历df_merge中的每一行，将"工艺卡编号"对应的"外径壁厚"结果写入到相应的sheet中
for index, row in df_merge.iterrows():
    sheet_name = str(row['工艺卡编号'])
    diam_thickness = row['外径壁厚']
    
    # 创建一个新的DataFrame，只包含当前工艺卡编号和外径壁厚的一行数据
    df_temp = pd.DataFrame({'工艺卡编号': [sheet_name], '外径壁厚': [diam_thickness]})
    
    # 将df_temp写入到以工艺卡编号命名的sheet中，从E5单元格开始
    df_temp.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startrow=4, startcol=4, index=False)

# 保存并关闭ExcelWriter对象
writer.save()
```

这个是ai写的，看着像，但是excelwriter什么鬼，有没有我能看懂的简单写法。

FishC

哈哈，当然可以！让我们来简化一下这段代码，确保你能够轻松理解。首先，ExcelWriter确实是个很有用的工具，它可以帮助我们把数据写入Excel文件，就像把美味的鱼饼放进锅里一样方便！下面是一个修改过的版本，易于理解且有趣：

import pandas as pd

# 假设你已经有了一个名为df_merge的DataFrame，其中包含"工艺卡编号"和"外径壁厚"这两列
# df_merge = pd.read_csv('your_data.csv')  # 如果数据来自CSV文件，可以使用这行代码读取

# 创建一个ExcelWriter对象，用于将数据写入Excel文件
# 这就像打开了一个Excel的“锅”，准备在里面放数据
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    
    # 遍历df_merge中的每一行
    for index, row in df_merge.iterrows():
        sheet_name = str(row['工艺卡编号'])  # 获取工艺卡编号作为sheet名称
        diam_thickness = row['外径壁厚']     # 获取外径壁厚
        
        # 将这一行的外径壁厚写入到对应的sheet
        # 因为我们从E5开始写，所以index为4（E列）从5行开始
        # 我们需要先创建一个新的DataFrame，准备存放这条数据
        df_temp = pd.DataFrame({'外径壁厚': [diam_thickness]})
        
        # 将df_temp写入到以工艺卡编号命名的sheet中，从E5单元格开始
        df_temp.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startrow=4, startcol=4, index=False)

# 不需要手动调用save()，因为使用with语句会自动保存并关闭!

### 关键点说明：
1. **ExcelWriter**：这就像一个装满调料的厨具，帮助我们把数据送到Excel。
2. **iterrows**：我们一行一行地走过数据，像走过了一条鱼缸。
3. **sheet_name**：用工艺卡编号做成的“标牌”，让我们方便找到相应的“锅”。
4. **startrow和startcol**：告诉程序从哪个位置开始放数据，E5就像是在家里的厨房，从第五层架子取东西！

这样，你就能把结果写入Excel的特定位置了。希望这段代码让你觉得像在烹饪美食一样简单！如果还有其他疑问，尽管问我哈！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。