循环浏览python中的数据帧列表，并将每个df写入不同的excel工作表

我有一个大约400万条记录的大数据集。我想将它们导出到excel中，但由于excel文件的每个工作表只能包含100万条记录，因此我决定拆分数据框，并将每个子集放入excel工作表中。 我使用了以下代码：

df_split = np.array_split(promotion1, 4)
for i in df_split:
i.to_excel("result_promotion1.xlsx", index = False, sheet_name = i)

但这引发了以下错误： “DataFrame”对象是可变的，因此不能对其进行哈希运算

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任何帮助都将不胜感激。

问题在于

sheet\u name=i

。

sheet\u name

参数需要一个字符串，但您正在将试图输出到Excel的整个数据帧传递给它

最简单的解决方法可能是省略参数并使用默认值（

Sheet1

，

Sheet2

，等等）。或者，您可以使用

enumerate

轻松对数据帧进行编号，并将其拆分为几个excel文件，如下所示：

df_split = np.array_split(promotion1, 4)
for index, i in enumerate(df_split):
    filename = "result_promotion" + str(index) + ".xlsx"
    i.to_excel(filename, index = False)

或者，本文（）将介绍如何使用

pd.ExcelWriter

将新工作表添加到现有Excel文件中

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只是为了解释错误：由于

sheet\u name

需要一个字符串，而您给它一个不同的对象，pandas将尝试散列该对象，以获得该对象的唯一字符串表示形式。然而，由于数据帧是可变的——您可以更改其中的值，这与元组不同——它们不能被散列。有关哈希对象必须不可变的更详细解释，请参阅。

非常感谢您的解释。事实上，我收到以下错误：“int类型的对象没有len（）”更具体：“文件”C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\xlsxwriter\workbook.py”，第740行，如果len（sheetname）>31，请检查sheetname:“我的df（升级1）的长度是3978996。因此，我想它适合多张excel表格。我还尝试用代码“j.to\u excel（“result\u promotion1.xlsx”，index=False，sheet\u name=str（I））”更改表格名称的类型，但似乎每次迭代都会覆盖该表格。因此，最终excel只有一张带有最终拆分数据框的工作表。