假设我有3个相同长度的字典,我将其组合成一个独特的pandas数据帧.然后我将所述数据帧转储到Excel文件中.例：

import pandas as pd
from itertools import izip_longest

d1={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5,'f':6}
d2={'a':1,'f':6}
d3={'a':1,'f':6}

dict_list=[d1,d2,d3]

stats_matrix=[ tuple('dict{}'.format(i+1) for i in range(len(dict_list))) ] + list( izip_longest(*([ v for k,v in sorted(d.items())] for d in dict_list)) )
stats_matrix.pop(0)

mydf=pd.DataFrame(stats_matrix,index=None)

mydf.columns = ['d1','d2','d3']

writer = pd.ExcelWriter('myfile.xlsx',engine='xlsxwriter')
mydf.to_excel(writer,sheet_name='sole')   
writer.save()  

此代码生成具有唯一工作表的Excel文件：

>Sheet1<

d1   d2   d3 
1    1    1
2    2    2
3    3    3
4    4    4
5    5    5
6    6    6

我的问题是：如何以这样的方式对这个数据帧进行切片：生成的Excel文件有3张,其中标题重复,每张表中有两行值？

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在这里给出的例子中,dicts每个都有6个元素.在我的实际情况中,它们有25000,数据帧的索引从1开始.所以我想将这个数据帧切割成25个不同的子切片,每个子切片都被转储到同一主文件的专用Excel表中.

预期结果：一个包含多个工作表的Excel文件.标题重复.

>Sheet1<           >Sheet2<           >Sheet3<

d1   d2   d3       d1   d2   d3       d1   d2   d3 
1    1    1        3    3    3        5    5    5
2    2    2        4    4    4        6    6    6