


Wie füge ich mit Pandas neue Blätter zu einer vorhandenen Excel-Datei hinzu?
Neue Blätter in einer vorhandenen Excel-Datei mit Pandas generieren
Beim Umgang mit Excel-Daten in Python stehen Benutzer möglicherweise vor der Herausforderung, neue Blätter in einer vorhandenen Excel-Datei zu speichern . Dieser Leitfaden bietet eine Lösung unter Verwendung der Pandas-Bibliothek und deckt die Einschränkungen der „xlsxwriter“-Engine und die Implementierung der „openpyxl“-Engine ab.
Verstehen des Problems
Im angegebenen Code wird die Der Benutzer erstellt eine Excel-Datei mit zwei Blättern, „x1“ und „x2“. Der Versuch, neue Blätter „x3“ und „x4“ hinzuzufügen, überschreibt jedoch die Originaldaten. Dies liegt daran, dass die „xlsxwriter“-Engine Daten nur in einer neuen Datei speichert oder eine vorhandene überschreibt.
Lösung mit der „openpyxl“-Engine
Um vorhandene Daten beim Hinzufügen neuer Blätter beizubehalten, verwenden Sie die „openpyxl“-Engine. Der folgende Code demonstriert diesen Ansatz:
<code class="python">import pandas as pd import numpy as np from openpyxl import load_workbook path = r"C:\Users\fedel\Desktop\excelData\PhD_data.xlsx" book = load_workbook(path) # Load the existing Excel file writer = pd.ExcelWriter(path, engine='openpyxl') # Create a Pandas writer connected to the workbook writer.book = book # Assign the workbook to the Pandas writer x3 = np.random.randn(100, 2) df3 = pd.DataFrame(x3) x4 = np.random.randn(100, 2) df4 = pd.DataFrame(x4) df3.to_excel(writer, sheet_name='x3') # Write the new dataframes to the existing file df4.to_excel(writer, sheet_name='x4') writer.close() # Save the changes to the file</code>
Erklärung
- Vorhandene Excel-Datei laden: Diese Zeile liest die vorhandene Excel-Datei mit in ein Arbeitsmappenobjekt ein die Funktion „load_workbook“.
- Erstellen Sie einen Pandas-Writer: Hier wird ein Pandas ExcelWriter mit dem Parameter engine='openpyxl' erstellt, der die Verwendung der Engine „openpyxl“ angibt.
- Weisen Sie die Arbeitsmappe dem Autor zu: Das Attribut „writer.book“ wird auf das geladene Arbeitsmappenobjekt gesetzt und verknüpft den Pandas-Autor mit der vorhandenen Datei.
- Neu generieren Datenrahmen: Ähnlich wie beim Originalcode werden neue Datenrahmen („x3“ und „x4“) erstellt.
- Neue Datenrahmen schreiben: Die neuen Datenrahmen werden in der vorhandenen Datei gespeichert Verwenden der to_excel-Methode unter Angabe der Blattnamen („x3“ und „x4“).
- Änderungen speichern: Abschließend werden die vom Pandas-Writer vorgenommenen Änderungen in der Excel-Datei gespeichert Aufrufen der write.close()-Methode.
WebSocket, ws und Dict
Im vorgeschlagenen Code aus dem angegebenen Link:
- WebSocket (ws): Dies bezieht sich auf jedes Arbeitsblatt in der geladenen Arbeitsmappe.
- ws.title: Es stellt den Namen eines bestimmten Arbeitsblatts in der Arbeitsmappe dar.
- Dict: Der Code verwendet ein Wörterbuch, um eine Zuordnung zwischen Arbeitsblattnamen und Arbeitsblattobjekten zu erstellen. Dadurch kann der Pandas-Autor auf bestimmte Blätter in der geladenen Arbeitsmappe zugreifen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich mit Pandas neue Blätter zu einer vorhandenen Excel-Datei hinzu?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

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