table = book.add_sheet('Over',cell_overwrite_ok=True) # 如果对同一单元格重复操作会发生overwrite Exception,cell_overwrite_ok为可覆盖 sheet = book.add_sheet('Test') # 添加工作页 sheet.write(1,1,'A') # 行,列,属性值 (1,1)为B2元素,从0开始计数 style = xlwt.XFStyle() # 新建样式 font...
sheet.write(i, j, item[head[j]]) # 写完一行,将行号+1 i += 1 # 保存 work_book.save(filename) print('写入excel成功!') except Exception as e: print('写入excel失败!', e) def append_to_excel(words, filename): ''' 追加数据到excel :param words: 【item】 [{},{}]格式 :param ...
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openpyxl引擎打开现有的Excel文件,然后再调用to_excel方法。例如: import pandas as pd ...
使用ExcelWriter的追加模式(mode='a')来写入数据。 withpd.ExcelWriter('文章列表.xlsx',engine='openpyxl',mode='a')aswriter:parse_and_save_data(base_url,headers,context,writer) 使用writer.sheets.keys().len()动态生成sheet名称。 #将DataFrame写入Excel,每次追加到新的sheet中df.to_excel(writer,sheet_...
sheet.append(row) # 保存 Excel 文件 workbook.save('data.xlsx') ``` 二、使用 pandas 库进行批量追加数据 除了openpyxl,pandas 也是一个常用于处理 Excel 文件的库,它提供了更简洁的接口来操作数据。下面是利用 pandas 库实现批量追加数据的示例:
#在创建好的excel种追加新的数据 if __name__ == '__main__': r_xls = open_workbook("excelTest.xls") # 读取excel文件 row = r_xls.sheets()[0].nrows # 获取已有的行数 excel = copy(r_xls) # 将xlrd的对象转化为xlwt的对象 worksheet = excel.get_sheet(0) # 获取要操作的sheet ...
append_df_to_excel('1.xlsx', dfscores, sheet_name='Sheet3', header=None) # 开始插入数据 dfscores= pd.DataFrame(item['_source'], index=[num]) append_df_to_excel('1.xlsx', dfscores, sheet_name='Sheet3', startcol=0, startrow=num + 1, header=None) ...
[0].nrows#获取已有的行数9excel = copy(r_xls)#将xlrd的对象转化为xlwt的对象10table = excel.get_sheet(0)#获取要操作的sheet1112#对excel表追加一行内容13table.write(row, 0,'内容1')#括号内分别为行数、列数、内容14table.write(row, 1,'内容2')15table.write(row, 2,'内容3')1617excel.save...
copy(xlrd工作簿变量）。4 然后写入新数据。利用xlutils.copy 复制新工作簿后，可以使用xlwt中查找或新建sheet、写入数据的方法（不过不再需要另外import xlwt）。.get_sheet(sheet编号)引用到目标sheet；.write(行,列,值)写入数据；.save(文件名)保存新excel。5 以上示例代码处理前的excel和处理后的excel见图。