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!

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i

ForloopSareadvantageForkNowniTerations 및 Sequence, OffingSimplicityAndInamicConditionSandunkNowniTitionS 및 ControlOver Terminations를 제공합니다

Pythonusesahybridmodelofilationandlostretation : 1) ThePyThoninterPretreCeterCompileSsourcodeIntOplatform-IndependentBecode.

Pythonisbothingretedandcompiled.1) 1) it 'scompiledtobytecodeforportabilityacrossplatforms.2) thebytecodeisthentenningreted, withfordiNamictyTeNgreted, WhithItmayBowerShiledlanguges.

forloopsareusedwhendumberofitessiskNowninadvance, whilewhiloopsareusedwhentheationsdepernationsorarrays.2) whiloopsureatableforscenarioScontiLaspecOndCond


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