


So behalten Sie vorhandene Excel-Tabellen bei, während Sie neue hinzufügen
In Pandas stellt das Speichern neuer Tabellen in einer vorhandenen Excel-Datei eine Herausforderung bei der Beibehaltung dar der ursprüngliche Inhalt. Um dieses Problem zu lösen, werden wir eine effektive Methode mit „openpyxl“ erkunden.
Das Problem
Das Standardverhalten von Pandas besteht darin, vorhandene Blätter zu überschreiben, wenn neue hinzugefügt werden. Dies kann zu Datenverlust führen, wenn wir beabsichtigen, neue Daten an eine vorhandene Datei anzuhängen.
Lösung mit „openpyxl“
„openpyxl“ bietet eine Möglichkeit, mit vorhandenen Daten umzugehen Arbeitsmappen ohne Überschreiben. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorhandene Arbeitsmappe laden:Vorhandene Excel-Datei mit „load_workbook()“ laden.
- ExcelWriter erstellen: Erstellen Sie ein ExcelWriter-Objekt mit der Engine „openpyxl“ und geben Sie denselben Pfad wie die vorhandene Datei an.
- Verknüpfen Sie Writer und Arbeitsmappe: Setzen Sie das Buchattribut des Writers auf „Geladen“. Arbeitsmappe, um sie zu verbinden.
- Neue Blätter schreiben: Hängen Sie neue Blätter an die vorhandene Arbeitsmappe an, indem Sie in jedem DataFrame die Methode to_excel() aufrufen und entsprechende Blattnamen angeben.
- Schließen Sie den Writer: Sobald alle Blätter hinzugefügt wurden, schließen Sie den ExcelWriter, um die Änderungen zu speichern.
Beispiel:
Hier ist ein Beispiel Code zur Veranschaulichung des Prozesses:
<code class="python">import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # Load existing workbook book = load_workbook('existing.xlsx') # Create ExcelWriter and associate it with the workbook writer = pd.ExcelWriter('existing.xlsx', engine='openpyxl') writer.book = book # Append new sheets new_df1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3]}) new_df2 = pd.DataFrame({'y': [4, 5, 6]}) new_df1.to_excel(writer, sheet_name='NewSheet1') new_df2.to_excel(writer, sheet_name='NewSheet2') # Save changes writer.close()</code>
In diesem Beispiel behält der Code die vorhandenen Blätter in „existing.xlsx“ bei und fügt zwei neue Blätter hinzu, „NewSheet1“ und „NewSheet2“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich in Pandas neue Blätter zu einer vorhandenen Excel-Datei hinzu, ohne sie zu überschreiben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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