``` def get_5_workdays_back(end_date=None): """计算从结束日期倒推5个工作日的起始日期""" end_date = pd.Timestamp.now().normalize() if end_date is None else end_date count = 0 current_date = end_date # 复用原有节假日配置 holidays = [ # 元旦（不调休） '2025-01-01', # 周三 # 春节（调休2天） '2025-01-28', '2025-01-29', '2025-01-30', '2025-01-31', '2025-02-01', '2025-02-02', '2025-02-03', '2025-02-04', # 1.28(除夕)-2.4 # 清明节（不调休） '2025-04-04', '2025-04-05', '2025-04-06', # 周五-周日 # 劳动节（调休1天） '2025-05-01', '2025-05-02', '2025-05-03', '2025-05-04', '2025-05-05', # 周四-周一 # 端午节（不调休） '2025-05-31', '2025-06-01', '2025-06-02', # 周六-周一 # 中秋节+国庆节（调休2天） '2025-10-01', '2025-10-02', '2025-10-03', '2025-10-04', '2025-10-05', '2025-10-06', '2025-10-07', '2025-10-08' # 周三-下周三 ] holiday_dates = pd.to_datetime(holidays) # 新增调休工作日列表（转换为日期格式） workdays_adjustment = [ '2025-01-26', # 周日补春节 '2025-02-08', # 周六补春节 '2025-04-27', # 周日补劳动节 '2025-09-28', # 周日补国庆 '2025-10-11' # 周六补国庆 ] adjustment_dates = pd.to_datetime(workdays_adjustment) # 转换日期格式 while count < 5: current_date -= pd.Timedelta(days=1) # 判断是否为有效工作日 is_workday = ( (current_date.weekday() < 5 or current_date in adjustment_dates) and current_date not in holiday_dates ) if is_workday: count += 1 return current_date, end_date # 获取处理后的数据 df = getchaoshi() # 计算时间范围 start_date, end_date = get_5_workdays_back() date_mask = (df['收案时间'] >= start_date) & (df['收案时间'] <= end_date) weekly_cases = df[date_mask].copy() # 添加状态分类列 weekly_cases['状态分类'] = weekly_cases['案件状态'].apply( lambda x: '已完成' if x in ['办结', '发件'] else '正在处理' ) # 分组统计 result = weekly_cases.groupby('组别').agg( 总案件数=('案件状态', 'count'), 已完成=('状态分类', lambda x: (x == '已完成').sum()), 处理中=('状态分类', lambda x: (x == '正在处理').sum()), 超时案件数=('是否超时', lambda x: (x == '是').sum()) ).reset_index() # 结果展示样例 print(result.to_markdown(index=False))```df = getchaoshi()的结果输出为表格的sheet2；result的结果输出到同一个表格的sheet1

<think>好的，我现在需要帮用户解决将数据框输出到Excel的不同Sheet中的问题。用户提供的代码中，df = getchaoshi()的结果需要输出到sheet2，而result的结果输出到sheet1。首先，我需要理解用户的需求和现有代码的结构。 首先，用户现有的代码使用了pandas来处理数据，计算了最近5个工作日的案件统计，并将结果存储在result变量中。然后，用户希望将原始的df数据框输出到Excel的sheet2，而将处理后的result输出到sheet1，并且这两个sheet应该在同一Excel文件中。 接下来，我需要检查现有的代码是否已经完成了数据处理的部分。看起来是的，用户已经通过get_5_workdays_back函数获取了时间范围，筛选了数据，并进行了分组统计，得到了result。现在的问题是如何将这两个数据框写入同一个Excel文件的不同sheet中。 我知道，使用pandas的ExcelWriter可以处理多个sheet。通常的做法是创建一个ExcelWriter对象，然后使用to_excel方法，指定不同的sheet名称。需要注意的是，在写入多个sheet时，必须设置engine='openpyxl'，尤其是当文件格式为.xlsx时，并且可能需要安装openpyxl库。 用户当前的代码可能没有这部分，所以需要添加相关的导出代码。用户可能已经熟悉pandas的基本操作，但可能不熟悉如何写入多个sheet。因此，在解答中需要详细说明这一步。 另外，需要确认用户是否已经安装了必要的库，比如openpyxl。如果没有安装，可能需要提示用户使用pip安装。但用户可能希望代码能够直接运行，所以应该在代码中添加必要的导入和设置，比如： import pandas as pd from pandas import ExcelWriter 然后，在代码的最后部分，使用ExcelWriter来保存两个sheet。例如： with ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer: result.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False) 这样，result会被写入Sheet1，而df到Sheet2，符合用户的要求。 需要检查用户现有的代码是否有冲突的部分。比如，用户是否已经有一个Excel文件被打开，或者是否有其他代码可能影响写入过程。另外，需要确保df和result都是正确的数据框，并且没有被修改过。 还有一个需要注意的地方是，用户提供的代码中，df是通过getchaoshi()函数获取的，而result是通过处理weekly_cases得到的。因此，在导出时，这两个变量应该已经正确生成，不会有缺失。 最后，用户可能希望文件名可以自定义，或者按照某个规则生成，但当前的需求只是输出到同一个文件的不同sheet，所以直接指定文件名即可，比如'output.xlsx'。如果用户有其他需求，可能需要进一步调整。 总结来说，解决方案是使用ExcelWriter将两个数据框写入不同的sheet，并确保使用正确的引擎和参数。同时，在回答中需要逐步解释如何修改代码，添加这部分内容，并提醒可能的依赖库安装。</think>我帮你整理代码实现将数据输出到Excel不同Sheet的功能，以下是分步说明： 1. 需要添加Excel写入模块，修改后代码如下： ```python # 在原有代码基础上增加以下内容 # 导入必要库（如果已有导入语句可省略） from pandas import ExcelWriter # 创建Excel写入对象（注意：需要安装openpyxl） with ExcelWriter('案件统计结果.xlsx', engine='openpyxl') as writer: # 将result写入Sheet1 result.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 将原始数据写入Sheet2 df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False) ``` 2. 实现原理说明： - 使用`ExcelWriter`创建.xlsx文件写入器 - `engine='openpyxl'`确保支持多Sheet写入 - `to_excel()`方法通过`sheet_name`参数指定不同工作表 3. 需要安装的依赖： ```bash pip install openpyxl ``` 4. 文件输出效果： ``` 案件统计结果.xlsx ├── Sheet1（result统计结果） │ └── 包含组别、总案件数、已完成等统计列 └── Sheet2（原始数据） └── 包含收案时间、案件状态等原始数据列 ``` 5. 注意事项： - 确保`getchaoshi()`返回的是DataFrame格式 - 日期范围计算已考虑中国法定节假日和调休日 - 输出文件会覆盖同名现有文件，建议每次生成新文件名 完整代码结构建议按以下顺序组织： 1. 数据获取 2. 日期计算 3. 数据处理 4. 结果统计 5. Excel输出