一、读取多个表单 import pandas as pd excel_reader=pd.ExcelFile('文件.xlsx')#指定文件sheet_names = excel_reader.sheet_names#读取文件的所有表单名,得到列表df_data = excel_reader.parse(sheet_name=sheet_names[i])#读取表单的内容,i是表单名的索引,等价于pd.read_excel('文件.xlsx', sheet_name=sh...
一、读取多个表单 import pandas as pd excel_reader=pd.ExcelFile('文件.xlsx')#指定文件sheet_names = excel_reader.sheet_names#读取文件的所有表单名,得到列表df_data = excel_reader.parse(sheet_name=sheet_names[i])#读取表单的内容,i是表单名的索引,等价于pd.read_excel('文件.xlsx', sheet_name=sh...
importpandasaspd df=pd.read_excel("D:/User(origin in C)/desktop/pandas.xlsx") # print(df) withpd.ExcelWriter("D:/User(origin in C)/desktop/pandas_test .xlsx")aswriter: df.to_excel(writer,sheet_name="Sheet 1") df.to_excel(writer,sheet_name="Sheet 2") df.to_excel(writer,sheet_...
所以总的来说就是将每个Sheet中的数据转换为一列数据,即化合物浓度随时间序列的变化,然后将多个Sheet中的数据合并保存到一个sheet中。 代码实现 pandas中pivot_table()函数能实现一维数据透视成二维数据,类似于Excel中的数据透视表的功能。而melt()函数则可实现将二维数据转换为一维数据,相当于逆透视的过程。本案例...
# 使用ExcelWriter()函数将多个文件分别导出到不同Sheet中,*处填入写入文件位置 for name in os.listdir(): df = pd.read_excel(name) df = df[["###","###"]] # 选择所需要的列,如果是一列,则只需传入一个列名;如果同时选择多列,则传入多个列名即可,多个列名用列表形式封存 # 如果多个excel...
一、单个sheet写入: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'One': [1, 2, 3]}) df1.to_excel('excel1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) # index false为不写入索引 excel1.xlsx 不存在的话,则会新建文件,再写入 Sheet1。
但是当你按上述操作以后,你会发现,当你打开Excel表格后,你的工作簿里面只有一个sheet,即你最后写入的表’Sheet8’。通过查阅pandas的官方文档并调用help方法,官方给出了如下建议本人也做了如下尝试,确实是可以的: >>> with pd.ExcelWriter(r'D:\myExcel\res.xlsx') as writer: ...
该方法第一个参数可以是Excel文件路径或ExcelWriter对象,第二个参数sheet_name用来指定要写入的Worksheet名字。 第3步的要点是,to_excel()方法的第一个参数不能使用Excel文件路径,因为每次写入时会覆盖原来Excel文件中的内容。如果代码写成下面的样子: 代码可以运行,但是结果Excel文件中只有最后一次写入的数据,如图: ...
1、最简单最基础的写:1excel1sheet 1 df.to_excel("test.xlxs") 2、在一个excel文件里面写入多个sheet writer=pd.ExcelWriter('filename.xlsx') ... df1.to_excel(writer,sheet_name='第一表',index=0) df2.to_excel(writer,sheet_name='第二表',index=0)#index=0:无索引writer.save() ...