上書きせずに既存の Excel ファイルに書き込む: Pandas のソリューション
パンダを使用して Excel ファイルを操作する場合、上書きせずに既存のシートに書き込む既存のデータが共通の課題となる可能性があります。この問題は、パンダが新しいシートを作成して既存のデータを上書きする ExcelWriter のデフォルト動作を使用する場合に発生します。
この問題を回避するには、ExcelWriter の「engine」パラメータを利用して、基礎となる Excel エンジンを指定できます。このパラメータを「openpyxl」に設定すると、openpyxl の機能を pandas に統合できます。
問題に対処するコードは次のとおりです。
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()
「openpyxl」エンジンを指定すると、変更されたこのコードは、ワークブック内の既存のシートにアクセスする openpyxl の機能を利用します。これにより、パンダは他のタブを上書きせずに「メイン」シートにデータを追加できるようになります。
次の場合に新しいシートが作成されないようにするため、このコードを実行する前に元のワークブックに「メイン」シートが存在することを確認する必要があることに注意してください。シートが存在しません。
以上がパンダはどうすれば上書きせずに既存の Excel シートにデータを追加できますか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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