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: df500.to_excel(writer, sheet_name='...
with pd.ExcelWriter('multiple_sheets.xlsx') as writer: df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2') 调用ExcelWriter对象的.save()方法来保存文件(可选): 实际上,在with块结束时,ExcelWriter对象会自动调用.save()方法并关闭文件。因此,通常不需要显式调用...
data1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1') data2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2') writer.save() 上面的方法会将原来的excel文件覆盖掉,假如想要对已经存在的excel文件进行修改,可以使用开源工具包(anaconda已附带)openpyxl importpandas as pd fromopenpyxlimportload_workbook writer=pd.ExcelWriter('tes...
df3.to_excel(writer, sheet_name = 'x3') df4.to_excel(writer, sheet_name = 'x4') writer.save() writer.close() 我想要一个包含四张纸的 excel 文件:“x1”、“x2”、“x3”、“x4”。我知道“xlsxwriter”不是唯一的“引擎”,还有“openpyxl”。我也看到已经有其他人写过关于这个问题的文章,但...
writer.save() 在上面的代码中,我们首先创建了一个简单的数据框,然后使用 to_excel 方法将其导出到 Excel 文件。在 to_excel 方法中,我们指定了 engine='openpyxl' 参数来使用 openpyxl 库。我们还指定了工作表的名称(sheet_name='Sheet1')和 index=False 参数来避免将索引列写入 Excel 文件。接下来,我们将打...
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) 在to_excel方法中,我们需要指定ExcelWriter对象、sheet名称和index参数。index参数用于指定是否将DataFrame的索引写入Excel文件中。通常,为了避免不必要的索引信息,我们会将index参数设置为False。 最后,使用ExcelWriter对象的save方法保存修改后的Excel文件。这一...
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。
to_excel(writer, sheet_name='sheet2')#将数据写入excel中的sheet2表,sheet_name改变后即是新增一个sheet writer.save()#保存 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 三、在同一个sheet中追加数据 pd.to_csv()的话就非常方便,直接使参数mode='a’即可,但是to_excel没有这个参数,所以只能从侧面来实现了。这里...
'D3'] = '=SUM(A3:C3)' # 保存 Excel 文件 wb.save("output.xlsx")这样，就可以在 Excel ...
data2.to_excel(writer, sheet_name = 'data2', index = False) writer.save() writer.close() 这样就达到了保存为多个sheet表的效果。 (3)将一个EXCEL文件分割成多个文件 有时因为一个EXCEL文件的数据量很大,需要分割成多个文件进行处理。这时用Pandas的切片操作即可达到要求。