当使用df to excel处理1页时，使用多页时会出现错误

Question

这是我的代码，一切都工作得很好，直到我尝试并发送到Excel。我有一个脚本，适用于一个网页，但不是多页。

import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter


dfs = pd.read_html('https://www.teamrankings.com/nfl/stat/yards-per-play/',header=0)
for df in dfs:
    print(df)

writer = pd.ExcelWriter('nfl.xlsx')


df.to_excel('nflypp.xlsx', sheet_name='yppo', index=False, engine='xlsxwriter')

writer.save()

import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter


oyyp_df = pd.read_html('https://www.teamrankings.com/nfl/stat/yards-per-play.html',header=0)
dyyp_df = pd.read_html('https://www.teamrankings.com/nfl/stat/opponent-yards-per-play',header=0)
for df in (oyyp_df, dyyp_df):
    print(df)


writer = pd.ExcelWriter('nfl.xlsx') 


df.to_excel('nflypp.xlsx', sheet_name='yppo', index=False, engine='xlsxwriter')
df.to_excel('nflypp.xlsx', sheet_name='yppd', index=False, engine='xlsxwriter')


writer.save()

error: AttributeError: 'list' object has no attribute 'to_excel'

C:\cabs\projects>nflstatsypp.py
[排名团队2018最后3最后1个主场2017
0 1堪萨斯城7.0 7.0 6.9 6.4 7.5 6.9 6.1
1 2 LA充电器6.8 6.4 6.2 6.4 7.0 6.4 6.8 5.8
3 4坦帕湾6.2 6.0 3.6 6.7 6.7 5.7 6.3
5 5新奥尔良6.2 6.0 5.3 6.2 6.2 5.8
6 7卡罗莱纳6.2 7.3 6.8 6.1 6.2 5.1
7 8亚特兰大6.0 5.0 2.9 6.5 5.5 5.8
8绿湾6.0 5.4 4.4 5.4 5.4 9 6.1 4.9
9 10丹佛5.9 6.1 6.3 6.1 5.8 4.8
10 11新英格兰5.9 6.2 6.6 6.2 5.5 6.0
11 12纽约巨人5.8 6.2 5.0 5.4 6.1 4.9
12 13休斯顿5.7 6.0 5.2 6.2 5.2 5.3 5.0
13 14西雅图5.7 6.2 6.8 5.8 5.9 5.9 5.2
14 15旧金山5.7 5.8 6.1 5.4 5.9 5.3
15 16印第安纳波利斯5.7 5.7 3.7 5.7 5.2 5.1 4.6
16 17辛辛那提5.6 5.1 4.8 5.5 5.7 4.7 4.8
17 18明尼苏达5.6 5.1 4.8 5.6 5.7 4.8
17 18明尼苏达5.6 5.1 2 5.0 5.4
19 20费城5.5 5.4 6.1 5.5 5.5 5.6
2021芝加哥5.5 4.6 4.9 6.0 5.0 4.9
21 22克利夫兰5.4 7.3 8.2 5.1 5.8 5.0 5.8 5.8 5.8 4.9 4.9
23 24迈阿密5.4 4.7 3.5 5.6 5.1 5.3 5.1 5.3 5.1 5.3 5.2 5.6
26 27巴尔的摩5.3 5.0 4.8 5.3 5.2 4.6
27 28华盛顿5.2 4.8 5.6 5.0 5.4 5.3
28 29杰克逊维尔5.0 4.3 3.8 5.0 5.4 5.3
28 29杰克逊维尔5.0 4.3 3.8 5.0 5.4 5.3
29 30纽约喷气机4.9 4.5 4.3 5.4 5.4
29 4.4 5.0
30 31水牛4.5 6.2 6.3 4.5 4.6 4.7
3132亚利桑那州4.4 4.8 5.5 4.5 4.2 4.7]
[Rank Team 2018最后3最后1主场2017
0 1巴尔的摩4.6 4.1 2.9 4.5 4.8 5.0
1 2水牛城4.9 4.2 3.5 5.1 4.7 5.3
2 3芝加哥4.9 4.8 5.0 4.6 5.6 5.6 5.6 5.1
5 5达拉斯5.3 5.2 3.6 4.6 5.6 4.8
6 7亚利桑那州5.3 5.1 4.4 5.0 5.6 4.9
7 8杰克逊维尔5.3 5.6 7.5 4.3 6.2 4.8
8 9休斯顿5.4 6.1 8.2 5.9 4.9 5.7
9 10田纳西5.4 5.1 3.8 5.0 5.7 5.1
10 11洛杉矶充电器5.5 5.1 5.3 5.7 5.4 5.3
11 12印第安纳波利斯5.5 4.8 3.9 5.6 5.4 5.7
12 13绿湾5.5 5.7 5.5 5.2 5.8 5.3 5.1 5.8 5.8 5.4 5.4 5.7
15 16纽约喷气机5.7 6.8 6.7 6.0 5.4 5.4 5.4
16 17克利夫兰5.7 5.3 5.2 5.0 5.8 5.1
17 18卡罗莱纳5.8 5.3 5.8 5.8 5.4
18 19华盛顿5.8 5.8 6.1 5.7 5.9 5.3
19 20纽约巨人5.8 6.0 4.9 5.7
19 20纽约巨人5.8 6.0 4.9 5.7 6.0 5.7
20 21丹佛5.96.2 4.8 6.0 5.7 4.9
21 22新奥尔良5.9 4.8 4.7 6.1 5.8 5.4 5.4 5.4 5.6 5.6 5.6 5.2
23 24费城6.1 7.0 5.6 5.6 5.9 6.9 6.4 5.8 5.3
25 26拉公羊6.1 6.6 5.4 6.8 5.8 5.3
26 27西雅图6.1 7.2 6.1 6.1 6.7 5.8 5.8 5.9 4.9
27 28亚特兰大6.2 5.1 4.8 6.4 5.9 5.2
28 29辛辛那提6.2 5.7 6.3 6.2 6.2 6.9 5.2
28 29辛辛那提6.2 5.7 6.3 6.2 6.2 6.2 6.9 5.2
29迈阿密6.3 6.7 6.3 6.1 6.5 5.4
30 31坦帕湾6.4 6.4 6.8 5.8 7.1 6.0
3132 Oakland 6.6 6.2 6.9 6.5 6.6 5.6]
回溯（最近的调用为last）:
文件“C:\cabs\projects\nflstatsypp.py”,第14行，在
df.to_excel('nflypp.xlsx',sheet_name='yppo',index=false,engine='xlsxwriter')中
attributeerror:'list'对象没有属性'to_excel'

最后一次？如何清理上面的第二个表，使标题像第一个表一样排列？如果已经回答，请添加链接。谢了。注当用python打印出来时，第一个表头是正确的，只是为了澄清。再次感谢。不再编辑。希望这能有所帮助。

我是全新的，只是玩得开心。已经用所有不同的代码研究了几个月。大约有15。Py试图让这个工作。

谢谢你的帮助。如果答案就在那里，我无法找到或理解它。-）终于。再次为自己是个新人感到抱歉。哈哈

Answer 1

有几种方法可以做到这一点。我可能会循环它，将代码压缩一点，在for循环中迭代时保存每个dataframe。但是，看起来您希望为工作表命名不同的名称，这将涉及以相同的方式创建一个变量来关联每个pd.read_html，而且您似乎是一个初学者，所以我们将尽量简单，并以另一种方式进行，即直接保存数据。

首先，当您执行oyyp_df=pd.read_html('https://www.teamrankings.com/nfl/stat/yards-per-play.html',header=0)时，它将其存储为dataframe，但将其打包到一个列表中（请参见此处）。

此外，回头阅读Python中的列表也是有益的。因此，for循环遍历每个列表(OYYP_DF、DYYP_DF)中的这些项。

如果要调用列表中的特定项，可以按其索引/位置调用。但要注意的关键是，索引从0开始。所以列表中的第一项位于位置0，第二项位于位置1，等等。

a_list=['第一项‘,'sencond项’,‘第三项']

要调用第一个项，您需要键入a_list[0]并看到输出“first item”。

我们所能做的是通过将第一个项目设置为另一个名称来存储它（或者您实际上可以使用相同的名称...但是要小心，如果您的列表中有其他项目，您会丢失这些项目）；OYYP_DF=OYYP_DF[0]

我修改了一些东西，希望在下面的代码中更加清晰。

import pandas as pd


html_data1 = pd.read_html('https://www.teamrankings.com/nfl/stat/yards-per-play.html',header=0)
html_data2 = pd.read_html('https://www.teamrankings.com/nfl/stat/opponent-yards-per-play',header=0)


for df in (html_data1, html_data2):
    print(df)


oyyp_df = html_data1[0]
dyyp_df = html_data2[0]


writer = pd.ExcelWriter('nflypp.xlsx')

oyyp_df.to_excel(writer, sheet_name='yppo', index=False)
dyyp_df.to_excel(writer, sheet_name='yppd', index=False)

writer.save()
writer.close()