


Bagaimana untuk Menambahkan DataFrame Baharu pada Helaian Excel Sedia Ada dalam Python Menggunakan Panda?
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:
-
Muat yang Sedia Ada Buku Kerja:
- Gunakan pakej openpyxl untuk memuatkan buku kerja Excel sedia ada.
- Simpan nama helaian sedia ada dalam senarai.
-
Sediakan yang Baharu Bingkai data:
- Alih keluar sebarang baris atau lajur yang tidak diperlukan daripada bingkai data baharu.
-
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.
-
Tulis yang Baharu Bingkai data:
- Tulis bingkai data baharu pada helaian baharu yang dibuat oleh ExcelWriter.
- Laraskan pemformatan sel mengikut keperluan.
-
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.
-
Alih keluar yang Baharu Helaian:
- Selepas menyalin data, alih keluar helaian baharu yang telah dibuat untuk menulis bingkai data baharu.
-
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")
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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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 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.

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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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 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.
