Pandas を使用して既存の Excel ファイルに新しいシートを生成する
Python で Excel データを扱う場合、ユーザーは既存の Excel ファイルに新しいシートを保存するという課題に遭遇する可能性があります。 。このガイドでは、Pandas ライブラリを使用したソリューションを提供し、「xlsxwriter」エンジンの制限と「openpyxl」エンジンの実装について説明します。
問題を理解する
指定されたコードでは、ユーザーは、「x1」と「x2」の 2 つのシートを含む Excel ファイルを作成します。ただし、新しいシート「x3」および「x4」を追加しようとすると、元のデータが上書きされます。これは、「xlsxwriter」エンジンがデータを新しいファイルに保存するか、既存のファイルに上書きするだけであるために発生します。
「openpyxl」エンジンを使用した解決策
新しいシートを追加するときに既存のデータを保持するには、次を使用します。 「openpyxl」エンジン。次のコードは、このアプローチを示しています。
<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>
説明
- 既存の Excel ファイルをロードします: この行は、次を使用して既存の Excel ファイルをワークブック オブジェクトに読み込みます。
- Pandas ライターの作成: ここでは、Pandas ExcelWriter が、engine='openpyxl' パラメーターを使用して作成されます。これは、「openpyxl」エンジンの使用を指定します。
- ワークブックをライターに割り当てます: Writer.book 属性は、ロードされたワークブック オブジェクトに設定され、Pandas ライターを既存のファイルにリンクします。
- 新規生成dataframes: 元のコードと同様に、新しいデータフレーム (「x3」および「x4」) が作成されます。
- Write new dataframes: 新しいデータフレームは既存のファイルに保存されます。 to_excel メソッドを使用し、シート名 (「x3」と「x4」) を指定します。
- 変更を保存: 最後に、Pandas ライターによって加えられた変更は、次の方法で Excel ファイルに保存されます。 Writer.close() メソッドを呼び出します。
WebSocket、ws、および Dict
指定されたリンクからの推奨コード内:
- WebSocket (ws): これは、ロードされたワークブック内の各ワークシートを参照します。
- ws.title: ワークブック内の特定のワークシートの名前を表します。
- Dict: コードは辞書を使用して、ワークシート名とワークシート オブジェクト間のマッピングを作成します。これにより、Pandas ライターはロードされたワークブック内の特定のシートにアクセスできるようになります。
以上がPandas を使用して既存の Excel ファイルに新しいシートを追加する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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