第二张表覆盖第一张是因为ExcelWriter未保存前多次to_excel()会清空同名sheet或引擎不支持追加；须用with上下文管理、显式指定不同sheet_name，大表优先选xlsxwriter引擎。
用 pd.ExcelWriter 写入多张表时，为什么第二张表覆盖了第一张？
因为没调用 save() 之前，ExcelWriter 是内存中的临时对象，多次 to_excel() 不会自动追加——它默认每次写都清空目标 sheet（如果同名），或新建 sheet。但如果你反复用同一个 ExcelWriter 实例、又没关掉它，底层引擎（如 xlsxwriter）可能拒绝重复写同名 sheet。
- 务必用
with pd.ExcelWriter(...)上下文管理，确保自动关闭和保存 - 显式指定
sheet_name，避免默认重名；不同表用不同名字，比如"sales_2024"、"users_summary" - 如果要用
xlsxwriter引擎（默认），它不支持“追加到已有文件”，必须一次性写完所有 sheet；改用openpyxl引擎才能读-改-写，但需提前安装：pip install openpyxl - 示例：
with pd.ExcelWriter("report.xlsx", engine="openpyxl") as writer: df1.to_excel(writer, sheet_name="overview") df2.to_excel(writer, sheet_name="details")
导出含中文的 Excel，打开乱码或报错 UnicodeEncodeError
这不是 Pandas 的问题，是底层引擎对编码/字体的处理差异。xlsx 格式本身不依赖系统编码，但 Windows 上双击打开时，Excel 有时会误判为 ANSI 编码，尤其当内容含中文且未嵌入字体信息时。
- 不用管
encoding参数——to_excel()完全忽略它（只对to_csv()有效） - 确保用
openpyxl或xlsxwriter引擎，二者原生支持 UTF-8 字符，不会报UnicodeEncodeError - 如果用
xlsxwriter，可加粗标题、设列宽来提升可读性：writer = pd.ExcelWriter("report.xlsx", engine="xlsxwriter") df.to_excel(writer, index=False) workbook = writer.book worksheet = writer.sheets["Sheet1"] worksheet.set_column("A:Z", 15) - 真正乱码多发生在用旧版 Excel 打开 .xlsx 时——不是代码问题，是客户端兼容性，建议用户升级 Office 或换 WPS
导出大表格（10 万+ 行）卡死或生成文件超大
Pandas + openpyxl 在写入时会把整张表加载进内存再序列化，10 万行 × 50 列很容易吃光 2GB 内存；而 xlsxwriter 流式写入更轻量，但不支持读取已有文件。
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- 优先选
xlsxwriter引擎：pd.ExcelWriter("big.xlsx", engine="xlsxwriter") - 避免在
to_excel()中传入index=True，索引列无业务意义还占空间 - 导出前用
df.select_dtypes(include=["number", "object"])过滤掉category或datetime64[ns, tz]等复杂类型列，它们会显著拖慢写入 - 如果真要保留时间戳，转成字符串：
df["created_at"] = df["created_at"].dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
如何给 Excel 加简单样式（比如标题居中、数字千分位）
pandas 本身不提供样式 API，得靠底层引擎。直接调 openpyxl 或 xlsxwriter 的原生方法最稳，别信“pandas 内置样式”这种误导。
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- 用
xlsxwriter时，先定义格式：workbook = writer.book fmt_title = workbook.add_format({"align": "center", "bold": True}) worksheet.write(0, 0, "销售额汇总", fmt_title) - 数字列加千分位：
fmt_num = workbook.add_format({"num_format": "#,##0.00"}) worksheet.set_column("C:C", 12, fmt_num) - 注意：这些操作必须在
df.to_excel()之后、writer.close()之前做，且要通过writer.sheets["Sheet1"]拿到 worksheet 对象 - 不要尝试用
Styler导出 Excel——df.style.to_excel()只支持openpyxl，且样式兼容性差，常丢格式或报错
df 里有没有 NaN 嵌套在 list/dict 类型字段里。Excel 不认这种结构，会静默转成字符串 "[nan]" 或直接报 ValueError。导出前跑一遍 df.applymap(type) 或用 df.map(lambda x: isinstance(x, (list, dict))) 扫描异常字段，比事后排查快得多。 
