Pandas를 사용하여 기존 Excel 파일에 새 시트 생성
Python에서 Excel 데이터를 처리할 때 사용자는 새 시트를 기존 Excel 파일에 저장해야 하는 문제에 직면할 수 있습니다. . 이 가이드는 Pandas 라이브러리를 사용하여 "xlsxwriter" 엔진의 제한 사항과 "openpyxl" 엔진 구현을 다루는 솔루션을 제공합니다.
문제 이해
주어진 코드에서 사용자가 "x1"과 "x2"라는 두 시트로 구성된 Excel 파일을 만듭니다. 그러나 새 시트 "x3" 및 "x4"를 추가하려고 하면 원본 데이터가 무시됩니다. 이는 "xlsxwriter" 엔진이 데이터를 새 파일에만 저장하거나 기존 파일을 덮어쓰기 때문에 발생합니다.
"openpyxl" 엔진을 사용하는 솔루션
새 시트를 추가하는 동안 기존 데이터를 보존하려면 다음을 사용하세요. "openpyxl" 엔진. 다음 코드는 이 접근 방식을 보여줍니다.
<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>
설명
- 기존 Excel 파일 로드: 이 줄은 다음을 사용하여 기존 Excel 파일을 통합 문서 개체로 읽습니다. load_workbook 함수.
- Pandas 작성기 생성: 여기서 Pandas ExcelWriter는 "openpyxl" 엔진의 사용을 지정하는engine='openpyxl' 매개변수를 사용하여 생성됩니다.
- 작성자에게 통합 문서 할당: Writer.book 속성은 로드된 통합 문서 개체로 설정되어 Pandas 작성자를 기존 파일에 연결합니다.
- 새 생성 데이터 프레임: 원본 코드와 유사하게 새 데이터 프레임("x3" 및 "x4")이 생성됩니다.
- 새 데이터 프레임 쓰기: 새 데이터 프레임이 기존 파일에 저장됩니다. to_excel 메서드를 사용하여 시트 이름("x3" 및 "x4")을 지정합니다.
- 변경 사항 저장: 마지막으로 Pandas 작성자가 변경한 내용은 다음을 통해 Excel 파일에 저장됩니다. writer.close() 메소드를 호출합니다.
WebSocket, ws 및 Dict
주어진 링크의 제안 코드:
- WebSocket(ws): 로드된 워크북의 각 워크시트를 나타냅니다.
- ws.title: 워크북 내 특정 워크시트의 이름을 나타냅니다.
- Dict: 코드는 사전을 사용하여 워크시트 이름과 워크시트 개체 간의 매핑을 생성합니다. 이를 통해 Pandas 작성자는 로드된 통합 문서 내의 특정 시트에 액세스할 수 있습니다.
위 내용은 Pandas를 사용하여 기존 Excel 파일에 새 시트를 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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