1.) Вы должны объединить все данные в словаре и создать большой файл данных.
Создать пустой фрейм данных:
tmp = pd.Dataframe()
Перебирайте ключи вашего словаря (скажем, d
) и объединяйте dfs:
for i in d.keys():
tmp = pd.concat([tmp,d[key]], axis=1)
Теперь tmp
- это большой df со сцепленными всеми меньшими кадрами данных.
2.) Добавить blank columns
в этот новый df tmp
. Дело в том, что каждый маленький df должен быть отделен пустым столбцом с другим маленьким df.
Итак, если есть 3 маленьких df, добавьте 2 пустых столбца к tmp
.
tmp[''] = ''
tmp[''] = ''
3.) Теперь измените структуру tmp
df, поместив пустые столбцы между маленькими dfs.
Предположим, столбцы в tmp
:
'variable_name','correlation','Attribute','Datatype', 'variable_name','correlation','Attribute','Datatype',
'variable_name','correlation','Attribute','Datatype',
'','' ## Last 2 cols are empty having blank values(step#2)
Это столбцы для всех небольших dfs, которые были объединены.
Теперь создайте col_list и помещайте пустой столбец между каждым маленьким df:
col_list = ['variable_name','correlation','Attribute','Datatype', '', 'variable_name','correlation','Attribute','Datatype', '', 'variable_name','correlation','Attribute','Datatype']
4.) Переставить tmp
согласно col_list
.
tmp = tmp[col_list]
5.) Теперь у вас есть готовый большой кадр данных, в котором каждый маленький кадр данных разделен пустым столбцом с другим.
Теперь запишите это в excel.
tmp.to_excel() ## Fill all required parameters and write to excel.
Дайте мне знать, если это поможет.