suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWie kann Pandas Daten an eine vorhandene Excel-Tabelle anhängen, ohne sie zu überschreiben?

How Can Pandas Append Data to an Existing Excel Sheet Without Overwriting?

Schreiben in vorhandene Excel-Dateien ohne Überschreiben: Eine Pandas-Lösung

Beim Arbeiten mit Excel-Dateien mit Pandas: Schreiben in ein vorhandenes Blatt ohne Überschreiben Die vorhandenen Daten können eine häufige Herausforderung darstellen. Dieses Problem tritt auf, wenn Pandas das Standardverhalten von ExcelWriter verwendet, das vorhandene Daten überschreibt, indem ein neues Blatt erstellt wird.

Um dieses Problem zu umgehen, können Sie den Parameter „engine“ von ExcelWriter nutzen, mit dem Sie die zugrunde liegende Excel-Engine angeben können. Indem Sie diesen Parameter auf „openpyxl“ setzen, können Sie die Funktionalität von openpyxl in Pandas integrieren.

Hier ist der Code, der das Problem behebt:

import pandas
from openpyxl import load_workbook

# Load the existing Excel workbook
book = load_workbook('Masterfile.xlsx')

# Create an ExcelWriter object using the openpyxl engine
writer = pandas.ExcelWriter('Masterfile.xlsx', engine='openpyxl')

# Set the ExcelWriter's book attribute to the loaded workbook
writer.book = book

# Assign sheet names to the writer object's sheets attribute
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)

# Write data to the existing sheet
data_filtered.to_excel(writer, "Main", cols=['Diff1', 'Diff2'])

# Save the updated workbook
writer.save()

Durch Angabe der „openpyxl“-Engine wird die geändert Code nutzt die Fähigkeit von openpyxl, auf vorhandene Blätter in der Arbeitsmappe zuzugreifen. Dadurch können Pandas Daten an das „Haupt“-Blatt anhängen, ohne die anderen Registerkarten zu überschreiben.

Beachten Sie, dass Sie sicherstellen müssen, dass das „Haupt“-Blatt in der ursprünglichen Arbeitsmappe vorhanden ist, bevor Sie diesen Code ausführen, um zu vermeiden, dass ein neues Blatt erstellt wird Das Blatt existiert nicht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Pandas Daten an eine vorhandene Excel-Tabelle anhängen, ohne sie zu überschreiben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?May 03, 2025 am 12:11 AM

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Wie geben Sie den Datentyp der Elemente in einem Python -Array an?Wie geben Sie den Datentyp der Elemente in einem Python -Array an?May 03, 2025 am 12:06 AM

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.

Was ist Numpy und warum ist es wichtig für das numerische Computing in Python?Was ist Numpy und warum ist es wichtig für das numerische Computing in Python?May 03, 2025 am 12:03 AM

NumpyisessentialfornumericalComputingInpythonduetoitsSpeed, GedächtnisEffizienz und kompetentiertemaMatematical-Funktionen.1) ITSFACTBECAUSPERFORMATIONSOPERATIONS.2) NumpyarraysSaremoremory-Effecthonpythonlists.3) iTofferSAgyarraysAremoremory-Effizieren

Diskutieren Sie das Konzept der 'zusammenhängenden Speicherzuweisung' und seine Bedeutung für Arrays.Diskutieren Sie das Konzept der 'zusammenhängenden Speicherzuweisung' und seine Bedeutung für Arrays.May 03, 2025 am 12:01 AM

ContInuuousMemoryAllocationScrucialforAraysBecauseAltoLowsFofficy und Fastelement Access.1) iTenablesconstantTimeAccess, O (1), Duetodirectaddresscalculation.2) itimProvesefficienceByallowing -MultipleTeLementFetchesperCacheline.3) Es wird gestellt

Wie schneiden Sie eine Python -Liste?Wie schneiden Sie eine Python -Liste?May 02, 2025 am 12:14 AM

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Was sind einige gängige Operationen, die an Numpy -Arrays ausgeführt werden können?Was sind einige gängige Operationen, die an Numpy -Arrays ausgeführt werden können?May 02, 2025 am 12:09 AM

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Wie werden Arrays in der Datenanalyse mit Python verwendet?Wie werden Arrays in der Datenanalyse mit Python verwendet?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse

Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

Dreamweaver Mac

Dreamweaver Mac

Visuelle Webentwicklungstools