使用 Pandas 在现有 Excel 文件中保存新工作表
您的目标是将 Python 处理的数据存储在 Excel 电子表格中,但在添加新工作表时遇到挑战到现有文件。提供的代码引起了对覆盖原始数据的担忧。
背景
要创建新的 Excel 工作表并保留现有的 Excel 工作表,有两个选项可用:
xlsxwriter
代码使用 'xlsxwriter' 作为引擎来创建和保存 Excel 文件。但是,将后续工作表添加到同一文件中会覆盖之前的工作表。
openpyxl
为了克服这个问题,可以使用“openpyxl”作为引擎。它允许附加新工作表而不会丢失现有数据。
使用 openpyxl 实现
- 使用“load_workbook”加载现有 Excel 文件。
- 创建一个以“openpyxl”为引擎的 ExcelWriter 对象。
- 将加载的工作簿分配给 ExcelWriter 的“book”属性。
- 将新的 DataFrame 写入所需的工作表。
- 关闭ExcelWriter以保存更改。
<code class="python">path = r"C:\Users\fedel\Desktop\excelData\PhD_data.xlsx" book = load_workbook(path) writer = pd.ExcelWriter(path, engine='openpyxl') writer.book = book 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') df4.to_excel(writer, sheet_name='x4') writer.close()</code>
理解代码
- ws.title代表加载的工作簿中每个工作表的工作表标题。
- ws 表示每个工作表对象。
- dict 用于创建一个字典,其中每个键是工作表标题,对应的值是工作表对象。
示例
提供的示例演示了如何生成 Excel 文件,然后附加两个附加文件不丢失原始数据的表。
以上是如何使用 Pandas 将新工作表添加到现有 Excel 文件而不覆盖现有数据?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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