writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx') df.to_excel(writer,sheet_name='1', index=False) writer._save()

时间: 2023-12-06 18:02:30 浏览: 25
这段代码的作用是将数据框 df 中的数据写入到名为 "1" 的 Excel 工作表中,并保存到 "h://1.xlsx" 文件中。其中,"writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx')" 创建了一个 ExcelWriter 对象,指定要保存到的 Excel 文件路径;"df.to_excel(writer,sheet_name='1', index=False)" 将数据框写入到名为 "1" 的工作表中,index=False 表示不需要将行索引写入文件;最后,"writer._save()" 将数据写入到文件并保存。需要注意的是,如果 "h://1.xlsx" 文件已存在,则会被覆盖。
相关问题

import pandas as pd import xlrd # 读取Excel表格中的数据 df = pd.read_excel('h://1.xls',sheet_name='1') # 按照日期排序 df = df.sort_values(by='日期') writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx') df.to_excel(writer,sheet_name='1',index=False) writer._save() 怎么删除了其他工作表

你可以在写入Excel表格前,指定要保存的工作表名称,这样就只会保存该工作表的数据,而其他工作表的数据就会被删除。代码如下: ```python import pandas as pd import xlrd # 读取Excel表格中的数据 df = pd.read_excel('h://1.xls',sheet_name='1') # 按照日期排序 df = df.sort_values(by='日期') # 创建Excel文件写入对象 writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx') # 将排序后的数据写入新的工作表中 df.to_excel(writer,sheet_name='1',index=False) # 保存并关闭Excel文件写入对象 writer.save() ``` 在上面的代码中,我们使用 `pd.ExcelWriter` 创建了一个 Excel 文件写入对象 `writer`,然后将排序后的数据写入到新的工作表 `'1'` 中,最后通过 `writer.save()` 方法保存并关闭 Excel 文件写入对象。这样就只会保存名为 `'1'` 的工作表,其他工作表的数据会被删除。

pandas中写入excel必须要writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

不一定需要使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象来写入Excel文件,还有其他的方式可以实现。以下是一些常见的写入Excel文件的方法: 1. 使用pandas.DataFrame.to_excel()方法:可以直接使用数据框的to_excel()方法,将数据框写入Excel文件中。例如: ``` import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` 在这个例子中,我们将数据框写入名为output.xlsx的Excel文件中,sheet_name参数指定了工作表的名称,index=False参数表示不将行索引写入Excel文件中。 2. 使用pandas.ExcelWriter()对象:在创建ExcelWriter对象之后,可以使用它的方法向Excel文件中写入数据。例如: ``` import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({'c': [7, 8, 9], 'd': [10, 11, 12]}) with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer: df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False) ``` 在这个例子中,我们使用with语句创建了一个ExcelWriter对象,然后使用它的to_excel()方法向Excel文件中写入两个数据框,最后with语句块结束时,ExcelWriter对象自动关闭。注意,这里的index=False参数表示不将行索引写入Excel文件中。 综上所述,虽然使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象是一种常用的方式,但并不是必须的。用户可以根据自己的需求选择适合自己的方法来写入Excel文件。

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检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据的文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获取当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获取指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获取所有excel文件名 excels = get_excels() # 获取第一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获取第一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读取当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读取同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

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