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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