1、将 df 写入同一 workbook 中的不同 sheet writer = pd.ExcelWriter('text.xlsx')#ExcelWriter 对象foriinrange(3): df.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name= f'Sheet{i+1}', index=False,#不写入 index 对象) excel: 2、将 df 写入同一 sheet 的不同位置 writer = pd.ExcelWriter('text....
data2=pd.DataFrame(data2)#将新数据与旧数据合并起来save_data =original_data.append(data2) save_data.to_excel('excel追加.xlsx', index=False) 方法二:concat() importpandas as pd#先将Excel中原有的数据读取出来original_data = pd.read_excel('excel追加.xlsx') data2= {'city': ['北京','上海...
ExcelWriter('example.xlsx', engine='openpyxl') writer.book = book #将 DataFrame 追加到 Excel 文件中 df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') writer.save() 在上面的例子中,我们首先加载了原有的 Excel 文件 example.xlsx,然后创建了一个新的 DataFrame。接着,我们使用 pd.ExcelWriter...
创建Excel写入器:writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') 将数据写入Excel文件:df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') 其中,to_excel函数用于将数据写入Excel文件,index=False表示不写入行索引,sheet_name参数指定写入的工作表名称。 保存并关闭Excel写入器:writer.save() writer.close() 完整...
输出Excel:df_1.to_excel(excel_address),通过to_excel函数即可,若只是看一下数据结构,可以只输出Df的一部分,df_2 = df_1.head(3)即表示df_1的前3行 读入Excel:df_3 = pd.read_excel(excel_address),通过pd.read_excel,默认读取第1张表。当被读取Excel有多张表格时,可以指定拟读取工作表,sheetname="...
import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame数据 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 将数据写入Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) writer.save() ...
导入库import pandas as pd读取当前目录下的一个excel文件aaa.xlsx到数据框对象dfdf=pd.read_excel("./aaa.xlsx", sheet_name="sheet1")对df对象进行处理，返回的是一个对象df2。假如有表有5行，3列水果名，有一列是“苹果”排序：df2 = df.sort_values(by=“苹果”,ascending=True)定位到列：df2 = df...
#对象保存 writer.save() #对象关闭 writer.close()以上是pandas数据分析总结的基本方法，可以解决Excel...
concat([result_df,data]) # 将表拼接 result_df.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name=save_sheet_name)# 只能往一张sheet上存一次,要么就重写 writer.save() writer.close() demo2 import openpyxl import pandas as pd wb = openpyxl.load_workbook('测试.xlsx') #如果有多个模块可以读写excel文件...
writer = pd.ExcelWriter("demo1.xlsx", datetime_format='mmm d yyyy hh:mm:ss', date_format='mmmm dd yyyy') df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) writer.save() 1. 2. 3. 4. 5. 可以看到excel保存的结果中,格式已经确实的发生了改变: ...