使用pandas+ DataFrame+to_excel()openpyxl+ Workbook+load_workbook() 实战案例 在这个项目迁移复盘中,一个完整的示例代码如下,具体实现多个Sheet的保存。 importpandasaspd# 创建数据data1={'Name':['Alice','Bob'],'Age':[25,30]}data2={'Product':['Widget
1、定义一个MY_DataFrame类,继承DataFrame类,这样能很好的利用pandas的很多特性,而不用自己重新组织数据结构。 2、定义一个my_mergewr_excel方法,参数分别为:输出excel的路径、用于判断是否需要合并的key_cols列表、用于指明哪些列上的单元格需要被合并的列表 3、将MY_DataFrame封装为一个My_Module模块,以备重用。 ...
sheetnames = workbook.sheetnames df_lst = [] foriinrange(1, len(sheetnames)): df = pd.read_excel(path_new , encoding='utf-8', sheet_name=i, skiprows=1) df_lst.append(df) # 把获取的各表纵向合并,注意纵向合并常常需要重置索引 df_tota...
to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False) print('DataFrames have been written to CSV file successfully.') 2.2 解读 在这个示例中,首先创建了两个DataFrame df1 和 df2。然后我们指定了要写入的CSV文件路径为dataframes.xlsx。接着,我们使用pd.ExcelWriter()来创建一个ExcelWriter对象,然后通过to...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到...
将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后,可以非常方便的进行各种数据处理。 21.1 列间求和 求总分(总分=语文+数学+英语) 对于上一章所提到的学生成绩表,仅用一个语句即可完成总分计算,并填充。 df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语'] ...
DataFrame({'A': [i, i + 1, i + 2], 'B': [i * 2, i * 2 + 1, i * 2 + 2]}) # 将生成的DataFrame写入Excel文件的不同工作表中 sheet_name = 'Sheet{}'.format(i + 1) df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name) # 保存Excel文件 writer._save() 2.2 结果 保存为output....
在Python中,将多个DataFrame保存到Excel的多个Sheet中是一个常见的需求。下面,我将分步骤地解释如何完成这个任务,并给出相应的代码示例。 步骤1: 创建Excel写入器对象 首先,你需要使用pandas库的ExcelWriter类来创建一个Excel写入器对象。这个对象将用于管理Excel文件的写入过程。 python import pandas as pd # 假设你...
DataFrame 是计算机编程语言中的二维数据结构,类似于 Excel 表。 在 Python 中,DataFrame 是pandas库中的对象。 Pandas 库是 Excel 中 Python 使用的核心库,DataFrame 对象是用于在 Excel 中使用 Python 分析数据的关键结构。 注意:Excel 中的 Python 使用 DataFrame 作为二维范围的默认对象。
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 构造合并后的sheet名称,格式为"原文件名-原sheet名"sheet_name_combined = f"{excel_name[:-5]}-{sheet_name}"# 将DataFrame对象中的数据写入到指定sheet中 df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name_combined, index=False) ...