时间:2021-05-22
一、简介
pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter(),是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类,尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便,本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍;
二、ExcelFile()
在使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称,下面是示例:
import pandas as pddemo_excel = pd.ExcelFile(r'D:\demo.xlsx')查看demo_excel的类型:
type(demo_excel)接下来可以使用ExcelFile()中的方法来获取目标表格文件的相关信息:
1、sheet_names
使用sheet_names来查看当前表格中包含的所有sheet名称(按顺序):
print(demo_excel.sheet_names)2、parse()
使用parse()可以根据传入的sheet名称来提取对应的表格信息,下面是一个简单的示例:
三、ExcelWriter()
使用ExcelWriter()可以向同一个excel的不同sheet中写入对应的表格数据,首先需要创建一个writer对象,传入的主要参数为已存在容器表格的路径及文件名称:
writer = pd.ExcelWriter(r'D:\demo.xlsx')print(type(writer))基于已创建的writer对象,可以利用to_excel()方法将不同的数据框及其对应的sheet名称写入该writer对象中,并在全部表格写入完成之后,使用save()方法来执行writer中内容向对应实体excel文件写入数据的过程:
'''创建数据框1'''df1 = pd.DataFrame({'V1':np.random.rand(100), 'V2 ':np.random.rand(100), 'V3':np.random.rand(100)})df1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1',index=False)'''创建数据框2'''df2 = pd.DataFrame({'V1':np.random.rand(100), 'V2 ':np.random.rand(100), 'V3':np.random.rand(100)})df2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2',index=False)'''创建数据框3'''df3 = pd.DataFrame({'V1':np.random.rand(100), 'V2 ':np.random.rand(100), 'V3':np.random.rand(100)})df3.to_excel(writer,sheet_name='sheet3',index=False)'''数据写出到excel文件中'''writer.save()这时之前指定的外部excel文件中便成功存入相应的内容:
到此这篇关于pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas ExcelWriter ExcelFile内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!
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在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能:select*fromtablewherecolumn_name=some_value;pandas中获
直接to_excel会被覆盖,借助ExcelWriter可以实现写多个sheet。fromopenpyxlimportload_workbookexcelWri
主要需要pd.ExcelWriter([文件路径])方法参考官方文档:>>>writer=pd.ExcelWriter('output.xlsx')>>>df1
在上一篇文章中,我整理了pandas在数据合并和重塑中常用到的concat方法的使用说明。在这里,将接着介绍pandas中也常常用到的join和merge方法m
假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素,判断这个元素是否含有某个关键字那么可以用python的pandas库来实现。方法一:pandas