


Comment ajouter un DataFrame Pandas à une feuille Excel existante sans écraser les données ?
Ajouter une feuille Excel existante avec un nouveau dataframe à l'aide de Python Pandas
Défi :
Ajouter un nouveau dataframe à la fin d'un feuille Excel existante sans écraser la feuille Excel existante data.
Solution :
Avant la version 1.4.0 de Pandas, l'ajout à une feuille Excel existante impliquait de faire correspondre manuellement l'index des nouvelles données avec la feuille existante et enregistrez-le à nouveau.
Solution améliorée pour les pandas >= 1.4.0 :
Pandas 1.4.0 et les versions ultérieures incluent une option « superposition » dans la fonction ExcelWriter qui permet d'ajouter à une feuille existante sans écraser le contenu existant.
appended_data.to_excel(os.path.join(newpath, 'master_data.xlsx'), sheet_name='Sheet1', mode='a', if_sheet_exists='overlay')
Solution alternative pour les pandas < 1.4.0 :
def append_df_to_excel(filename, df, sheet_name='Sheet1', startrow=None, **to_excel_kwargs): """ Append a DataFrame [df] to existing Excel file [filename] into [sheet_name] Sheet. If [filename] doesn't exist, then this function will create it. """ writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl', mode='a') if sheet_name in writer.book.sheetnames: # try to open an existing workbook writer.book = load_workbook(filename) # truncate sheet if startrow is None and sheet_name in writer.book.sheetnames: startrow = writer.book[sheet_name].max_row # index of [sheet_name] sheet idx = writer.book.sheetnames.index(sheet_name) # remove [sheet_name] writer.book.remove(writer.book.worksheets[idx]) # create an empty sheet [sheet_name] using old index writer.book.create_sheet(sheet_name, idx) # copy existing sheets writer.sheets = {ws.title: ws for ws in writer.book.worksheets} else: # file doesn't exist, we are creating a new one startrow = 0 # write out the DataFrame to an ExcelWriter df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, **to_excel_kwargs) writer.close() writer.save() appended_data.to_excel(os.path.join(newpath, 'master_data.xlsx'), sheet_name='Sheet1', mode='a', if_sheet_exists='overlay')
Exemple :
import pandas as pd # Existing data existing_df = pd.DataFrame({ 'Name': ['John', 'Mary', 'Bob'], 'Age': [20, 25, 30] }) # New data to append new_df = pd.DataFrame({ 'Name': ['Alice', 'Tom'], 'Age': [35, 40] }) append_df_to_excel('master_data.xlsx', new_df, sheet_name='Sheet1', startrow=existing_df.shape[0] + 1)
Considérations supplémentaires :
- Vous pouvez spécifier la ligne de départ à ajouter à l'aide du paramètre startrow.
- Vous peut transmettre d'autres arguments de mots-clés à la méthode to_excel() dans le dictionnaire to_excel_kwargs.
- Cette solution devrait fonctionner pour toutes les versions de Pandas, quel que soit le moteur Excel utilisé (par exemple, xlrd, openpyxl).
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.
