1. pandas追加写入
代码示例：
import pandas as pd
'''
pip install openpyxl xlwt pandas
'''
def create_excel():
# 按行插入数据，可以再write_data中append([]),
write_data = [
['1212',1,2,3]
]
write_data.append(['1211',1111,2,3])
# 表头格式
excel_list = ['id','A','B','C']
df = pd.DataFrame(write_data,
columns=excel_list)
xlsx_path = 'data_excel.xlsx'
# 生成表格对象
writer = pd.ExcelWriter(xlsx_path)
# 写数据，sheet_name：Excel名
df.to_excel(writer, sheet_name='完整性统计', index=False)
df2 = pd.DataFrame(write_data,
columns=excel_list)
df2.to_excel(writer, sheet_name='表2', index=False)
# 按列插入数据
df3 = pd.DataFrame({
'id':[123,122,121],
'姓名':['丁一','丁二','丁三'],
'年龄':[18,18,18]
}, columns=['id','姓名','年龄'])
df3.to_excel(writer, sheet_name='性别年龄', index=False)
# 保存数据
writer.save()
2. pandas追加写入csv
在pandas模块中，读取csv格式的文件效率最高。
3. pandas追加写入行 xlsx
加多一个参数 m.to_excel('xxx.xlsx', index=False)
4. pandas追加写入一行到Excel
可以将pycharm运行结果输出为excel，然后将excel发送给他人。如果是其他类型的文件，我们可以用pandas将数据转换为Dateframe格式，再输出为excel即可。
5. pandas追加写入csv文件
首先查看电脑中是否安装pandas库，win+R→运行栏输入WindowsPowerShell→cd python安装路径(比如"F:/python"该路径下要有python.exe)→输入python -m pip show pandas回车(或者python -m pip list回车)→查看屏幕提示有无pandas的版本等信息。①如果没有，联网后，在WindowsPowerShell中输入：
cd (比如"F:/python/lib/site-packages"此为安装python第三方库的文件夹路径，具体以用户安装的实际路径为准)回车
输入python -m pip install pandas看屏幕提示，等待将其下载安装完毕。
②如果有，进入python解释器(python.exe)
用import pandas即可调用该库了。比如：
pandas.read_excel("excel文件含后辍.xls所在的路径")；举例：pandas.read_excel("E:/excel/demo.xls")
pandas.read_csv("csv文件含后辍.csv所在的路径")，等等，具体pandas怎么用不再赘述。
6. pandas追加写入列
pandas读取、写入csv数据非常方便，但是有时希望通过excel画个简单的图表看一下数据质量、变化趋势并保存，这时候csv格式的数据就略显不便，因此尝试直接将数据写入excel文件。
pandas可以写入一个或者工作簿，两种方法介绍如下：
1、如果是将整个DafaFrame写入excel，则调用to_excel()方法即可实现，示例代码如下：
# output为要保存的Dataframe
output.to_excel(‘保存路径 + 文件名.xlsx‘)
2、有多个数据需要写入多个excel的工作簿，这时需要调用通过ExcelWriter()方法打开一个已经存在的excel表格作为writer，然后通过to_excel()方法将需要保存的数据逐个写入excel，最后关闭writer。
示例代码如下：
# 创建一个空的excel文件
nan_excle = pd.DataFrame()
nan_excel.to_excel(path + filename)
# 打开excel
writer = pd.ExcelWriter(path + filename)
#sheets是要写入的excel工作簿名称列表
for sheet in sheets:
output.to_excel(writer, sheet_name=sheet)
# 保存writer中的数据至excel
# 如果省略该语句，则数据不会写入到上边创建的excel文件中
writer.save()
7. pandas追加写入.xlsx
Python批量读取特定文件夹下Excel的话，主要分为2步，首先根据后缀名（xls或xlsx）匹配出所有Excel文件，然后直接利用相关模块（pandas，openpyxl等）读取即可，下面我简单介绍一下实现过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01
查找所有Excel文件
这一步非常简单，主要是根据后缀名匹配所有Excel文件，基本思路先使用os.walk函数遍历指定的文件夹，找到所有文件，然后一一匹配文件后缀名，如果是xls或xlsx，则为Excel文件，添加到list列表，之后返回，后面读取函数就是根据这个列表（存储所有搜索到的Excel文件路径）读取Excel文件：
02
读取Excel文件内容
这一步主要你是根据上一步找到的Excel文件路径直接读取Excel文件，至于读取模块或库的话，那就非常多啦，基本的xlrd，xlutils，openpyxl都行，最简单的方式就是使用pandas，一个著名的数据处理库，内置了大量函数和类型，可以轻松处理Excel等日常各种文件，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install pandas”即可：
安装完成后，我们就可以直接使用pandas库读取Excel文件了，非常简单，只需要一行代码即可搞定，也就是read_excel函数，传入Excel文件路径就行，默认情况下会读取列标题，如果你不需要列标题的话，设置header=None即可，读取的数据类型为DataFrame，后续处理的话，也非常方便：
至此，我们就完成了利用Python批量读取特定文件夹下Excel。总的来说，整个过程非常简单，就是根据后缀名匹配查找，然后直接读取即可，只要你有一定Python基础，熟悉一下上面的代码和示例，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
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