使用pandas的to_excel函数向现有Excel文件追加写入新sheet时，可能会出现数据丢失的概率性问题。本文分析了这个问题，并提供了解决方案。
问题：在Python 3.7环境下，使用pandas.to_excel函数向已存在的Excel文件追加写入数据时，部分数据会丢失。代码片段显示，使用了openpyxl作为默认引擎。数据丢失并非每次都发生，且丢失的行号不固定。
代码示例（问题代码）：
with pd.ExcelWriter(xw_tidanfujian_adress, mode="a", options={'encoding':'utf-8'}) as writer:
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)
分析：问题在于openpyxl引擎在处理追加写入，特别是处理大数据量或特定数据类型时，可能存在bug或兼容性问题。
解决方案：将写入引擎改为xlsxwriter，问题得以解决。
代码示例（解决方案）：
with pd.ExcelWriter(xw_tidanfujian_adress, engine="xlsxwriter", options={'encoding': 'utf-8'}) as writer:
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)
结论：在使用pandas.to_excel进行追加写入时，建议显式指定engine="xlsxwriter"，以确保数据的完整性，避免openpyxl引擎潜在的缺陷导致数据丢失。 这尤其适用于处理大数据集或复杂数据类型的情况。
