df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, size=(20, 10))) with pd.ExcelWriter('写入合并表头.xlsx', engine='openpyxl') as writer: book = writer.book sheet_name = '写入合并表头' df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False, startrow=1) sh = book[sheet_name] sh['A1...
# 读取Excel文件 book = load_workbook('path/to/excel_file.xlsx') # 选择要更新的工作表 writer = pd.ExcelWriter('path/to/excel_file.xlsx', engine='openpyxl') writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) # 读取DataFrame数据 df = pd.read_excel('...
res = df[df.reindex(columns=kwargs.keys()).isin(kwargs).all(axis=1)] row_number = res.index + 2 # excel的行号和本方法的行号相差2 col_number = df.columns.get_indexer([save_column_name])[0] + 1 with pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl', mode='a') as excel: worksheet =...
# 写入到 Excel 文件 df.to_excel('excel_path/output.xlsx', index=False) 写入多个 DataFrame 到不同工作表 # -*- coding...追加数据到现有 Excel 文件 __author__ = "梦无矶小仔" import pandas as pd # 读取现有的 Excel 文件 existing_df = pd.read_excel...='Sheet1', index=False) ...
pipinstallpandas openpyxl 1. 读取Excel文件 首先,我们需要读取Excel文件中的数据。我们可以使用pandas库中的read_excel函数来实现这一步骤。假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件,我们可以这样读取数据: importpandasaspd df=pd.read_excel('data.xlsx') ...
在上面的代码中,我们首先使用pd.read_excel()方法读取了一个Excel表格,然后使用df.columns[df.columns.str.contains('name', case=False)].tolist()方法来模糊匹配包含’name’的列名,最后根据匹配到的列名获取相应的数据。 使用openpyxl库 [openpyxl]( 是一个用于读取和写入Excel文件的库,我们也可以使用它来实现...
if os.path.exists(xlsx_name): excel_writer = pd.ExcelWriter(xlsx_name, mode='a', engine='openpyxl') else: excel_writer = pd.ExcelWriter(xlsx_name, mode='w', engine='openpyxl') 这段代码首先检查Excel文件是否存在。如果文件存在,则使用append模式(mode='a')打开文件,以便将数据追加到现有文...
Code Sample, a copy-pastable example if possible import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('example') df.to_excel('Excel_Sample.xlsx',sheet_name='Sheet1') where output of df is: a b c d 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 ...
df.to_excel(path, header=header) xf = pd.ExcelFile(path)try: res = xf.parse(xf.sheet_names[0], header=parser_hdr)returnresfinally: os.remove(path) nrows =5ncols =3foriinrange(1,4):# row multindex upto nlevel=3forjinrange(1,4):# col ""df =mkdf(nrows, ncols, r_idx_nlev...
如果你尝试其中的任何一个，你会注意到索引值也是重复的（numpy不像pandas那样跟踪那些值），并且行不是...