问python每次使用相同的定义函数时，将数据框导出到同一excel文件中的不同excel表中？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-11-24 02:29:58

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我有一个定义的函数，它计算我需要的所有必要的统计数据(例如，双向anova和多重比较)。

def stats(F1_para1,F2_para2,para3,para4,value):
    #MEAN,SEM,COUNT
    msc = df.groupby([F1_para1,F2_para2,para3,para4])[value].agg(['mean','sem','count'])
    msc.reset_index(inplace=True) #converts any columns in index as columns
    pd.DataFrame(msc)
    #TWO-WAY ANOVE AND MULTICOMP
    df['comb'] = df[F1_para1].map(str) + "+" + df[F2_para2].map(str)
    mod = ols(value+'~'+F1_para1+'+'+F2_para2+'+'+F1_para1+'*'+F2_para2, data = df).fit()
    aov = anova_lm(mod, type=2) #mod needs to be the same text as mod (i.e. mod1,mod2)
    comparison=MultiComparison(df[value], df['comb'])
    tukey_df = pd.read_html(comparison.tukeyhsd().summary().as_html())[0]
    r=tukey_df[tukey_df['reject'] == True]
    df2=aov.append(r) #combines dataframes of aov and r

因此，当我按如下方式使用函数时：

Water_intake = stats('Time','Drug','Diet','Pre_conditions',value='Water_intake') 
food_intake = stats('Time','Drugs','Diet','Pre_conditions',value='Food_intake')

将anova和multicompaison的统计分析后的输出数据帧组合在一起，形成一个新的数据帧- 'df2‘。“‘Value”是来自主数据帧(代码中的df)的依赖变量的列标题。因此，每次我使用此函数时，如果依赖变量不同于主数据框架(例如，食物摄入量、水摄入量等)，统计信息汇总就会导出到df2数据框架中，我希望将其作为单独的工作表保存到“统计”工作簿中。

我已经在这里查看了解决方案：Save list of DataFrames to multisheet Excel spreadsheet

with ExcelWriter(r"path\statistics.xlsx") as writer:
        for n, df2 in enumerate(df2):
            df2.to_excel(writer,value)
        writer.save()

但是我收到了这个错误：

AttributeError: 'str' object has no attribute 'to_excel'

不确定是否有其他方法来实现同样的目标？

function

export

python

excel

dataframe

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-11-24 02:37:28

当您通过df2进行枚举时，您使用的是df2，它将返回列名，这些列名是字符串而不是df，因此出现错误。您可以通过运行以下命令进行检查：

for n, df2 in enumerate(df2):
     print(n)
     print(df2)

您也没有在for循环中更改df2或调用函数来获取df2。我觉得整件事都需要重写。

首先，您需要在函数的末尾添加return df2，以便在调用df2时实际得到它。

def stats(F1_para1,F2_para2,para3,para4,value):
    #MEAN,SEM,COUNT
    msc = df.groupby([F1_para1,F2_para2,para3,para4])[value].agg(['mean','sem','count'])
    msc.reset_index(inplace=True) #converts any columns in index as columns
    pd.DataFrame(msc)
    #TWO-WAY ANOVE AND MULTICOMP
    df['comb'] = df[F1_para1].map(str) + "+" + df[F2_para2].map(str)
    mod = ols(value+'~'+F1_para1+'+'+F2_para2+'+'+F1_para1+'*'+F2_para2, data = df).fit()
    aov = anova_lm(mod, type=2) #mod needs to be the same text as mod (i.e. mod1,mod2)
    comparison=MultiComparison(df[value], df['comb'])
    tukey_df = pd.read_html(comparison.tukeyhsd().summary().as_html())[0]
    r=tukey_df[tukey_df['reject'] == True]
    df2=aov.append(r) #combines dataframes of aov and r
    return df2

那么你在问题中的两个函数调用实际上会返回一些东西。要将这些内容添加到excel文档中，您可以执行以下操作：

Water_intake = stats('Time','Drug','Diet','Pre_conditions',value='Water_intake') 
food_intake = stats('Time','Drugs','Diet','Pre_conditions',value='Food_intake')

要将这两个导出到不同工作表上的excel，您可以执行以下操作：

writer = pd.ExcelWriter(r"path\statistics.xlsx")
Water_intake.to_excel(writer, sheet_name='Water_intake')
food_intake.to_excel(writer, sheet_name='Food_intake')
writer.save()