其中,DataFrame是pandas中最常用的数据结构,类似于Excel中的表格。而to_excel是DataFrame对象的一个方法,用于将数据保存到Excel文件中。 to_excel方法默认会将数据写入到一个新的Excel文件中,如果Excel文件已存在,它会覆盖原有的数据。然而,在某些情况下,我们可能需要将新的数据追加写入到已有的Excel文件中,而不是覆盖...
2. 读取已存在的Excel文件 使用pandas的read_excel函数读取已存在的Excel文件。这个函数会返回一个包含数据的DataFrame对象。 python existing_data = pd.read_excel('existing_file.xlsx') 3. 准备要追加的数据 创建一个新的DataFrame对象,其中包含你想要追加的数据。 python new_data = pd.DataFrame({ 'Column...
existing_data=pd.read_excel('existing_file.xlsx') 1. 步骤3:追加记录到已有的 Excel 表格 接下来,我们需要将想要追加的记录添加到已有的 Excel 表格中。我们可以使用DataFrame对象的append()方法来实现这一点。这个方法接受一个包含要追加的记录的DataFrame对象,并返回一个包含追加后的所有记录的新的DataFrame对象。
方法一:append() import pandas 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', '广州', '深圳'], '2018': ['a', 'b', 'c', 'd']} data2 = pd.DataFrame(data2) # 将新数据与旧数据合并起来 save_data...
# 读取 Excel 文件并加载为 DataFrame df = pd.read_excel('data.xlsx') # 需要追加的数据列表 data_to_append = [ ['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35] ] # 将新数据转换为 DataFrame new_data = pd.DataFrame(data_to_append, columns=['Name', 'Age']) ...
在上面的代码中,我们首先创建了一个ExcelWriter对象,并指定要使用的Excel文件名和引擎。然后,我们创建了一个包含一些数据的DataFrame对象,并使用to_excel方法将其写入Excel文件的新sheet中。最后,我们调用ExcelWriter对象的save方法来保存Excel文件。如果要追加新的sheet到现有的Excel文件中,可以在创建ExcelWriter对象时使用...
# 读取 Excel 文件并加载为 DataFrame df = pd.read_excel('data.xlsx') # 需要追加的数据列表 data_to_append = [ ['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35] ] # 将新数据转换为 DataFrame new_data = pd.DataFrame(data_to_append, columns=['Name', 'Age']) ...
在常规情况下,Pandas 的 DataFrame 保存到文件(比如 CSV 文件)时,无法直接为特定列添加颜色。CSV 文件是纯文本格式,不支持样式。不过,如果你想在 Excel 文件中为特定列添加颜色,你可以使用pandas的ExcelWriter和openpyxl库来完成。 下面是一个示例,演示如何将 DataFrame 保存到 Excel 文件中,并为指定列添加颜色: ...
2.2 通过字典创建DataFrame 方法一: importpandas as pd list={'name':['苏凉.py','佚名'],'age':['22','15'],'QQ_num':['787991021','01234567'],'wechat':['lxzy787991021','ym789456'] } person=pd.DataFrame(list)print(person) 方法二: ...