这几天在用 Python3 研究一个爬虫，最后一个需求是把爬下来的20+个csv文件整合到一个excel表里的不同sheets。

初版的核心代码如下：

while year <= 2018:
    csvPath = sys.path[0] + '/result/%d.csv' % year
    excelPath = sys.path[0] + '/result.xlsx'
    csvReader = pandas.read\_csv(csvPath, encoding='utf\_8_sig')
    excelWriter = pandas.ExcelWriter(excelPath)
    print("正在将 %d 年的 %d 条数据转换为 xlsx..." % (year, countThis))
    csvReader.to\_excel(excelWriter, sheet\_name=str(year))
    year = year + 1

奇怪的是使用这个方法，每次to_excel之后，result.xlsx中都只会存储一年的数据，只会存在一个sheet，之前的所有数据都会被覆盖。

通过查询官方文档（pandas.DataFrame.to_excel）和一个github上跨越了5年的issue（Allow ExcelWriter() to add sheets to existing workbook）得知pandas库的ExcelWriter缺失了一个mode='a'的append模式，所以在这种情况下每次to_excel()都会直接新建一个文件写入而无视之前的数据。

解决方案是使用openpyxl engine来打开ExcelWriter，用openpyxl的load_workbook方法将之前已经存在的数据加载进ExcelWriter.book里。修改后的核心代码如下：

# 依赖 openpyxl 库
from openpyxl import load_workbook

while year <= 2018:
    csvPath = sys.path[0] + '/result/%d.csv' % year
    excelPath = sys.path[0] + '/result.xlsx'
    csvReader = pandas.read\_csv(csvPath, encoding='utf\_8_sig')
    # 增加 engine='openpyxl' 一栏
    excelWriter = pandas.ExcelWriter(excelPath, engine='openpyxl'）
    # 使用 openpyxl 来把现有数据传递给excelWriter，使其在写入的时候保留原本数据
    book = load_workbook(excelPath)
    excelWriter.book = book

    print("正在将 %d 年的 %d 条数据转换为 xlsx..." % (year, countThis))
    csvReader.to\_excel(excelWriter, sheet\_name=str(year))
    excelWriter.save()

如此存储的excel文件里就会有多个sheets了，每个sheets里都存储着一个csv里的全部数据。

需要注意的是这样做的效率非常低，因为这并不是真正的追加模式，而是在每一次创建ExcelWriter对象之后，先将现有的数据全部传入ExcelWriter，再将新的数据连同旧的数据一同写入一个新的文件并覆盖。这就导致程序作了许多重复而无用的工作，所以我在处理这个任务的时候。最后的几个10+m的csv文件的平均耗时都在300s以上，如果还有后续任务的话，这个数字会一直增长下去。得到一个80m的xlsx总表耗费了接近一个小时的时间，这对于一些更大的任务来说是难以接受的。所以如果你需要处理的任务比较巨大，你可以脱离pandas库而使用xlrd和xlwt里的方法，会使运行效率优雅不少。（也许直接使用excel的vba宏也是个不错的选择？）