您提供的代码不能重现您的错误（初始代码抛出错误，因为data不是DataFrame;我修改了这个问题）。

data = pd.DataFrame({'ID': ['1', '2', '2', '3'],
                     'Name': ['Jack', 'John', 'Steve', 'James']})

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    for name in data['ID'].unique():
        df = data[data['ID'] == name]
        df.to_excel(writer, sheet_name=name)
        # no error raised!

然而，当列ID第一次被强制转换为整数时，它会抛出错误，例如data['ID'] = pd.to_numeric(data['ID'])：

File ... , line 807, in _check_sheetname
    if len(sheetname) > 31:

TypeError: object of type 'numpy.int64' has no len()

这显然是因为sheet_name参数被假定为字符串。xlsxwriter/workbook.py处的代码意味着做出此假设是因为Excel文件的工作表长度不能超过31个字符。将ID变量转换为字符串-data['ID'] = data['ID'].astype(str)-并重新执行。

我运行了你的代码下面的行修改了，它对我工作-

df.to_excel(writer, sheet_name=str(name))

根据数据，创建了3张带ID的图纸。

您的代码需要进行一些更改以重现错误（ID必须是整数）。在使用astype进行处理之前，可以确保ID列是字符串。一个很好的增强是按ID分组，而不是使用自己的掩码。两者都可以工作，但groupby有点紧。

import pandas as pd

data = {'ID': [1, 2, 2, 3],
        'Name': ['Jack', 'John', 'Steve', 'James']}
        
df = pd.DataFrame(data)

df['ID'] = df['ID'].astype(str)

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:  
    for name, group in df.groupby('ID'):
        group.to_excel(writer, sheet_name=name)