使用Pandas的to_excel方法将多个DataFrame写入同一个Excel文件的不同sheet中,可以按照以下步骤进行: 导入Pandas库: 首先,确保你已经安装了Pandas库。如果没有安装,可以通过pip安装: bash pip install pandas 准备数据: 创建多个DataFrame对象,这些数据将分别写入不同的sheet中。 python import pandas as pd # 创建Data...
在使用Pandas的to_excel()方法写入数据时,当我们想将多个数据写入一个Excel表的不同DataFrame中,虽然能够指定sheet_name参数,但是会重写整个Excel之后才会存储。 现在有3个sheet,内容如下: >>>importpandas as pd>>> df1 = pd.read_excel('456.xlsx', sheet_name='Sheet1')>>> df2 = pd.read_excel('456...
使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件,并指定要读取的工作表名称或索引。例如,如果要读取名为“Sheet1”和“Sheet2”的工作表,可以使用以下代码: # 读取Excel文件中的Sheet1和Sheet2 sheets = { 'Sheet1': pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1'), 'Sheet2': pd.read_excel('file.xlsx...
一、写入到多个sheet中 这个就和之前写过的“解决pandas中to_excel 数据覆盖sheet表问题”是差不多的,如果要实现同时写多个sheet的话,加一个循环或者判断就好。现在下面给“解决pandas中to_excel 数据覆盖sheet表问题”的代码。可以针对sheet_name做修改或者加一个循环 importpandas as pdfromopenpyxlimportload_workbook...
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。
在使用Pandas的to_excel()方法写入数据时,当我们想将多个数据写入一个Excel表的不同DataFrame中,虽然能够指定sheet_name参数,但是会重写整个Excel之后才会存储。 现在有3个sheet,内容如下: 代码语言:javascript 复制 >>>importpandasaspd>>>df1=pd.read_excel('456.xlsx',sheet_name='Sheet1')>>>df2=pd.read_...
df.to_excel(writer,sheet_name="Sheet 2") df.to_excel(writer,sheet_name="Sheet 3") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 其中,ExcelWriter里面的路径为你想要保存的文件名字,目标文件允许预先未被创建。df表示pandas读取的DataFrame...
6 rison 90 34# 写入文件>>> df2 = df1.copy()# 不指定表名,则默认是‘Sheet1’>>> df1.to_excel(r'D:\myExcel\res.xlsx')# 指定表名为Sheet8>>> df2.to_excel(r'D:\myExcel\res.xlsx', sheet_name='Sheet8') 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...
['start time','date'],inplace=True)data_all=pd.concat([data_all,df_melt],axis=1)# 合并每个Sheet中处理完毕后的数据到data_allprint(i,'sheet中数据处理完毕!')data_all=data_all.apply(lambdax:pd.to_numeric(x,errors='coerce'))# 将所有不能转换为数值的字符串替换为NaNdata_all.to_excel(...
同时导入多个sheet 如果是导入多个sheet的话,那么肯定不能直接使用原来to_excel("文件名")的方式,而是需要使用ExcelWriter。 importpandasaspd df1 = pd.DataFrame({"a": [1,2],"b": [3,4]}) df2 = pd.DataFrame({"a": [2,3],"b": [4,5]}) ...