def append_excel(data,excelname,sheetname,insert_type): original_file = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelname, sheet_name=sheetname)) # 读取原数据文件和表 original_row = original_file.shape[0] # 获取原数据的行数 if insert_type=='w': #选择写入excel数据方式,w为覆盖模式,a+为追加模式 sta...
writer= pd.ExcelWriter(r"C:\Users\user_name\Desktop\test.xlsx",engine="openpyxl",mode="a")#追加式导出,不覆目标文件盖原有内容test.to_excel(writer,"test",index=False)#将test导出至名为test的Sheet页上test1.to_excel(writer,"test1",index=False)#将test1导出至名为test1的Sheet页上writer.save(...
使用append方法将新的DataFrame追加到已读取的DataFrame中。注意,由于append方法返回的是一个新的DataFrame,因此需要使用ignore_index=True来重置索引。 python combined_df = existing_df.append(new_df, ignore_index=True) 将追加后的数据写回到指定的Excel文件及sheet页: 使用to_excel方法将追加后的DataFrame写回到...
df_updated = df_existing.append(df_new, ignore_index=True) 将数据写入Excel文件:使用Pandas的to_excel()函数将更新后的DataFrame对象写入Excel文件。 代码语言:txt 复制 with pd.ExcelWriter('existing_file.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer: df_updated.to_excel(writer, sheet_name='Sh...
# 选择第一个sheet ws = wb.active # 将DataFrame写入worksheet for r in dataframe_to_rows(df, ...
# 读取现有的Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('existing_excel_file.xlsx', engine='openpyxl', if_sheet_exists='append') #将DataFrame写入Excel文件 df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 保存更改并关闭ExcelWriter对象 writer.save() writer.close() 在这个例子中,我们首先创建了...
使用pd.read_excel()方法，并使用可选的参数sheet_name；另一种方法是创建一个pd.ExcelFile对象，然后...
sheet_name = book.sheet_names() foriinsheet_name: new_data = get_data(i) print(new_data) new_data.to_excel(writer, sheet_name=i) writer.save() 其中get_data是我读测试表返回的dataframe的函数 ,大致就是把每个sheet文件变成dataframe返回出来 ...
mode # "w"(write) or "a"(append), default "w".engine # Engine to use for writing. If None, defaults toio.excel.<extension>.writer.可选"openpyxl". io1=r"F:\文档存放区\pandas_exercise\exercise_data\second_cars_info_aft.xlsx" df1=pd.read_excel(io1,sheet_name='欧宝',parse_dates ...
df.to_excel('数据筛选结果2.xlsx') 方法二:把日期中的分秒替换为0 import pandas as pd excel_filename ='数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename) # 方法二:把日期中的分秒替换为0 SampleTime_new = df['SampleTime'].map(lambda x: x.replace(minute=0, second=0)) ...