Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk Menambahkan DataFrame Baharu pada Helaian Excel Sedia Ada dalam Python Menggunakan Panda?

Bagaimana untuk Menambahkan DataFrame Baharu pada Helaian Excel Sedia Ada dalam Python Menggunakan Panda?

Dec 02, 2024 pm 03:22 PM

How to Append a New DataFrame to an Existing Excel Sheet in Python Using Pandas?

Tambah Helaian Excel Sedia Ada dengan Bingkai Data Baharu Menggunakan Python Panda

Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara menambahkan bingkai data baharu kepada bingkai data sedia ada Hamparan Excel menggunakan Python Panda.

Masalah:

Menambahkan yang baharu kerangka data ke helaian Excel sedia ada menggunakan fungsi Pandas to_excel() menimpa data sedia ada. Matlamatnya adalah untuk menambahkan data baharu pada penghujung helaian semasa, mengekalkan kandungan sedia ada.

Penyelesaian:

Untuk menangani isu ini, kami boleh memanfaatkan langkah berikut:

  1. Muat yang Sedia Ada Buku Kerja:

    • Gunakan pakej openpyxl untuk memuatkan buku kerja Excel sedia ada.
    • Simpan nama helaian sedia ada dalam senarai.
  2. Sediakan yang Baharu Bingkai data:

    • Alih keluar sebarang baris atau lajur yang tidak diperlukan daripada bingkai data baharu.
  3. Buat Penulis Buku Kerja Baharu:

    • Buat objek ExcelWriter menggunakan Pandas, menyatakan buku kerja sedia ada sebagai output.
    • Tetapkan enjin kepada "openpyxl", mod kepada "a", dan if_sheet_exists kepada "baharu" jika helaian sedia ada tidak wujud.
  4. Tulis yang Baharu Bingkai data:

    • Tulis bingkai data baharu pada helaian baharu yang dibuat oleh ExcelWriter.
    • Laraskan pemformatan sel mengikut keperluan.
  5. Salin Sel daripada Baharu kepada Sedia Ada Helaian:

    • Memandangkan Pandas tidak menyokong penambahan di tempat, kami menggunakan openpyxl untuk menyalin sel daripada helaian baharu ke helaian sedia ada, bermula pada penghujung data sedia ada.
  6. Alih keluar yang Baharu Helaian:

    • Selepas menyalin data, alih keluar helaian baharu yang telah dibuat untuk menulis bingkai data baharu.
  7. Simpan dan Tutup Buku Kerja:

    • Simpan buku kerja dan tutup ia.

Contoh:

import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter

# Load existing workbook
workbook = openpyxl.load_workbook("existing_excel.xlsx")
sheet_names = workbook.sheetnames

# Prepare new dataframe
new_df = pd.DataFrame({
    "Name": ["Alice", "Bob", "Carol"],
    "Age": [25, 30, 35]
})

# Create new workbook writer
with pd.ExcelWriter("existing_excel.xlsx", engine="openpyxl", mode="a", if_sheet_exists="new") as writer:
    # Write new dataframe
    new_df.to_excel(writer, sheet_name="NewData", index=False)

    # Get worksheet objects
    new_sheet = writer.sheets["NewData"]
    existing_sheet = workbook["ExistingData"]

    # Get last row in existing sheet
    last_row = existing_sheet.max_row

    # Copy cells from new sheet to existing sheet
    copy_excel_cell_range(
        src_ws=new_sheet,
        tgt_ws=existing_sheet,
        src_min_row=2,
        src_max_row=new_sheet.max_row,
        tgt_min_row=last_row + 1,
        with_style=True
    )

    # Remove temporary sheet
    workbook.remove(new_sheet)

# Save and close
workbook.save("existing_excel.xlsx")
Salin selepas log masuk

Dengan mengikuti pendekatan ini, anda boleh menambahkan data baharu dengan lancar pada helaian Excel sedia ada tanpa menulis ganti kandungan sedia ada.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menambahkan DataFrame Baharu pada Helaian Excel Sedia Ada dalam Python Menggunakan Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1668
14
Tutorial PHP
1273
29
Tutorial C#
1255
24
Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

See all articles