使用Pandas库将DataFrame(df)保存为Excel文件是一个常见的操作。 你可以使用DataFrame.to_excel()方法来实现这一功能。以下是一个基本的示例: python import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) ...
df.to_excel(writer, sheet_name='员工信息', index=False) df2.to_excel(writer, sheet_name='部门信息', index=False) 这里借助with语句创建ExcelWriter对象,在with代码块中,分别将两个DataFrame写入到不同的工作表。 4. 追加数据到已有的 Excel 文件 若要把数据追加到现有的 Excel 文件的某个工作表中,可...
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....
接下来,我们调用df.to_excel()函数,将DataFrame数据写入名为’Sheet1’的工作表中。我们将index参数设置为False,以避免将索引写入Excel文件。最后,我们调用writer.save()方法来保存Excel文件。除了上述示例中使用的参数外,to_excel()函数还支持其他许多参数,允许用户自定义Excel文件的输出格式。例如,可以使用merge_cells...
先导入包,然后用字典构建一个测试用的DF: 然后让它繁衍一下,复制几个同样的DF出来待用: 之前说到过,用Python的pandas包把数据结构写入excel,主要用到的是pd.to_excel()。然而比较尴尬的是,这个方法缺少了一个类似pd.to_csv()中的mode参数,以至于你每次用诸如pd.to_excel(文件名)的形式去写入excel时,系统都...
'D3'] = '=SUM(A3:C3)' # 保存 Excel 文件 wb.save("output.xlsx")这样，就可以在 Excel ...
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() 完整的代码如下所示: ...
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 将DataFrame 追加到 Excel 文件的 Sheet1 中,最后保存文件。这样,新的数据就被追加到了原有内容之后。 追...
df1.to_excel(writer, sheet_name = 'x1') df2.to_excel(writer, sheet_name = 'x2') writer.save() writer.close() 此代码将两个DataFrame保存到两个表中,分别命名为“ x1”和“ x2”。如果创建两个新的DataFrame并尝试使用相同的代码添加两个新的工作表“ x3”和“ x4”,则原始数据将丢失。
Pandas提取指定数据并保存在原Excel工作簿中 importpandas as pd df= pd.read_excel("物料表.xlsx", header = 2) df500= df[df["数量"]>500] with pd.ExcelWriter('物料表.xlsx', mode ='a',engine='openpyxl', datetime_format='YYYY-MM-DD') as writer:...