


Wie kann ich mit Pandas neue Blätter zu einer vorhandenen Excel-Datei hinzufügen, ohne Daten zu überschreiben?
Neue Blätter in einer vorhandenen Excel-Datei mit Pandas speichern
Das Ziel besteht darin, mehrere Blätter in eine vorhandene Excel-Datei zu schreiben, ohne die vorhandene zu überschreiben Daten.
Originalcode:
Der bereitgestellte Code speichert zwei DataFrames in zwei Blättern in einer Excel-Datei mithilfe der „xlsxwriter“-Engine. Der Versuch, neue Blätter hinzuzufügen, führt jedoch zum Verlust der Originaldaten.
Verwendung der „openpyxl“-Engine:
Um vorhandene Daten beizubehalten, verwenden Sie „openpyxl“. Motor. Der folgende Code zeigt, wie das geht:
import pandas as pd
import numpy as np
from openpyxl import load_workbookpath = r"C:UsersfedelDesktopexcelDataPhD_data .xlsx"
Excel-Datei mit Anfangsblättern erstellen
x1 = np.random.randn(100, 2)
df1 = pd.DataFrame(x1)x2 = np.random.randn(100, 2)
df2 = pd.DataFrame(x2)writer = pd.ExcelWriter(path, engine='xlsxwriter')
df1.to_excel (writer, sheet_name='x1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='x2')
writer.close()Laden Sie die Arbeitsmappe und hängen Sie sie an den Writer an
book = load_workbook(path)
writer = pd.ExcelWriter(path, engine='openpyxl')
writer.book = bookNeue Blätter und DataFrames hinzufügen
x3 = np.random.randn(100, 2)
df3 = pd.DataFrame(x3)x4 = np.random.randn(100, 2)
df4 = pd.DataFrame (x4)df3.to_excel(writer, sheet_name='x3')
df4.to_excel(writer, sheet_name='x4')
writer.close()
pre>Den Code verstehen:
- load_workbook lädt die vorhandene Excel-Datei.
- Hängen Sie die geladene Arbeitsmappe mit dem Writer an das Writer-Objekt an .book = book.
- Fügen Sie neue Blätter und DataFrames wie vor der Verwendung von to_excel hinzu.
- Schließen Sie den Writer, um die Änderungen zu speichern.
Der Code durchläuft die Arbeitsblätter in einer Schleife in der Arbeitsmappe und weist sie einem Wörterbuch zu, wobei der Schlüssel der Blatttitel und der Wert das Blattobjekt ist. Dadurch kann der Autor neue Blätter und Daten an die vorhandene Datei anhängen, ohne vorhandene Blätter zu überschreiben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit Pandas neue Blätter zu einer vorhandenen Excel-Datei hinzufügen, ohne Daten zu überschreiben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
