使用 Pandas 处理 Excel 覆盖
Pandas 提供了写入 Excel 文件的强大选项,但在写入现有文件而不覆盖其内容时会出现问题。默认情况下,pandas.ExcelWriter 在创建工作表时会覆盖现有数据。
示例和问题
考虑以下代码:
import pandas as pd writer = pd.ExcelWriter('Masterfile.xlsx') data_filtered.to_excel(writer, "Main", cols=['Diff1', 'Diff2']) writer.save()
在此场景中,“Masterfile.xlsx " 具有预先存在的选项卡。执行此代码时,将创建并填充一个新的“主”工作表,但所有其他选项卡都将被删除。
解决方案
为了防止数据丢失,Pandas 使用 openpyxl 库来与 XLSX 配合使用文件。下面是代码的增强版:
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()
说明
- load_workbook 打开现有的 Excel 文件并将其分配给 book 变量。
- ExcelWriter 已初始化使用 engine='openpyxl' 参数来使用 openpyxl 引擎写作。
- writer.book 属性设置为 book 变量,将 writer 链接到现有工作簿。
- writer.sheets 使用所有现有工作表的字典进行更新,确保“Main”工作表被识别并保留。
- Pandas 的 to_excel 方法填充“Main”工作表的数据而不影响其他。
- writer.save 完成操作,保留现有数据和新数据。
以上是如何使用 Pandas 写入 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!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

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。


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