


Mengendalikan Timpa Excel dengan Panda
Panda menyediakan pilihan yang mantap untuk menulis ke fail Excel, tetapi isu timbul apabila menulis ke fail sedia ada tanpa menimpa kandungannya. Secara lalai, panda.ExcelWriter mengatasi data sedia ada semasa membuat helaian.
Contoh dan Masalah
Pertimbangkan kod berikut:
import pandas as pd writer = pd.ExcelWriter('Masterfile.xlsx') data_filtered.to_excel(writer, "Main", cols=['Diff1', 'Diff2']) writer.save()
Dalam senario ini, "Masterfile.xlsx " mempunyai tab sedia ada. Apabila kod ini dilaksanakan, helaian "Utama" baharu dicipta dan diisi, tetapi semua tab lain dipadamkan.
Penyelesaian
Untuk mengelakkan kehilangan data, Pandas menggunakan perpustakaan openpyxl untuk bekerja dengan XLSX fail. Berikut ialah versi kod yang dipertingkatkan:
import pandas as pd from openpyxl import load_workbook book = load_workbook('Masterfile.xlsx') writer = pd.ExcelWriter('Masterfile.xlsx', engine='openpyxl') writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) data_filtered.to_excel(writer, "Main", cols=['Diff1', 'Diff2']) writer.save()
Penjelasan
- load_workbook membuka fail Excel sedia ada dan menyerahkannya kepada pembolehubah buku.
- ExcelWriter dimulakan dengan parameter engine='openpyxl' untuk menggunakan enjin openpyxl untuk menulis.
- Atribut writer.book ditetapkan kepada pembolehubah buku, memautkan penulis ke buku kerja sedia ada.
- writer.sheets dikemas kini dengan kamus semua helaian sedia ada, memastikan bahawa Helaian "Utama" dikenali dan dikekalkan.
- Kaedah to_excel Panda mengisi data untuk helaian "Utama" tanpa menjejaskan yang lain.
- writer.save melengkapkan operasi, mengekalkan kedua-dua data sedia ada dan baharu.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menggunakan Panda untuk Menulis ke Fail Excel Tanpa Mengganti Data Sedia Ada?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ArraysareGenerallymorememememory-efficientthanlistsforstoringnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryaccess.1) arraysstoreelementsinacontiguousblock, reducingoverheadfrointersormetadata.2)

ToConvertapythonlisttoanarray, usetheArraymodule: 1) importThearraymodule, 2) createalist, 3) UseArray (typecode, list) toConvertit, spesifyingthetypecodelike'i'forintegers.ThisconversionOptimizesMogenhomogeneousdata, enHomerMogeneShomogeneousdata, enHomerMogeneousdata, enhomoMogenerDataShomaSdata, enhomoMogenhomogeneousdata,

Senarai Python boleh menyimpan pelbagai jenis data. Senarai contoh mengandungi integer, rentetan, nombor titik terapung, boolean, senarai bersarang, dan kamus. Senarai fleksibiliti adalah berharga dalam pemprosesan data dan prototaip, tetapi ia perlu digunakan dengan berhati -hati untuk memastikan kebolehbacaan dan pemeliharaan kod.

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

Themostcomonlyedmoduleforcreatingarraysinpythonisnumpy.1) numpyprovidesefficienttoolsforarrayoperations, idealfornumericaldata.2) arrayscanbecreatedingingnp.array () for1dand2dstructures

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
