Pandas to_excel函数追加写入数据时出现数据丢失问题详解
使用Pandas库的to_excel函数向已存在的Excel文件追加数据时，偶尔会出现数据丢失的情况。这种问题并非每次都发生，且丢失的数据行号不固定，难以排查。本文分析此问题成因及解决方法。
问题描述：开发者使用默认的openpyxl引擎向Excel文件追加数据，代码片段如下：
xw_tidanfujian_adress=directory_save_adress+'/5G数据-' + key +'('+value.get('需求点编号')+').xlsx'with pd.ExcelWriter(xw_tidanfujian_adress,mode="a",options={'encoding':'utf-8'}) as writer: print(linqu_dict.get('5G-5G邻区定义').loc[linqu_dict.get('5G-5G邻区定义')['源小区基站名']==key][['源小区基站名','源小区中文小区名']].head(20)) linqu_dict.get('5G-5G邻区定义').loc[linqu_dict.get('5G-5G邻区定义')['源小区基站名']==key].to_excel(writer, sheet_name='5G-5G邻区定义',header=True,index=False)df_gongdan_temp=pd.read_excel(xw_tidanfujian_adress,sheet_name='5G-5G邻区定义',header=0,index_col=0)print(df_gongdan_temp[['源小区基站名','源小区中文小区名']].head(20))
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写入前后数据对比显示部分列值不完整。但修改数据后重新写入，问题消失，说明问题并非数据本身，而是写入过程中的冲突或错误。
问题分析及解决方法：
开发者将引擎切换为xlsxwriter后，问题解决。这表明问题可能与openpyxl引擎在追加写入时的兼容性或处理方式有关。openpyxl在处理大型文件或复杂数据结构时，可能存在未解决的bug，导致数据写入失败。xlsxwriter引擎则更稳定。
因此，建议使用to_excel函数追加写入数据时，优先选择xlsxwriter引擎。如果必须使用openpyxl，则需进一步检查数据内容是否存在特殊字符或格式导致引擎处理错误。 此外，可以尝试分批写入数据，减少每次写入的数据量，降低出错概率。
总结： Pandas to_excel函数的openpyxl引擎在追加写入时存在概率性数据丢失问题。使用xlsxwriter引擎可以有效解决此问题。 如果仍使用openpyxl，需仔细检查数据及分批写入。
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