pandas如何在excel表格中不改变原有工作表内容在下面增加数据

你可以使用Pandas的`to_excel`方法将数据写入Excel文件，而不会更改原始工作表的内容。

首先，你需要读取原始Excel文件并将其存储在一个Pandas数据框中。然后，你可以使用Pandas的`concat`函数将新数据框添加到现有数据框的底部，并将其写入Excel文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df1 = pd.read_excel('original_file.xlsx')

# 创建新数据框
new_data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30, 35]}
df2 = pd.DataFrame(new_data)

# 使用concat函数将两个数据框合并
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 将合并后的数据框写入Excel文件
merged_df.to_excel('modified_file.xlsx', index=False)

在上述代码中，`df1`是原始Excel文件中的数据框，`df2`是要添加到Excel文件中的新数据。`merged_df`是两个数据框合并后的结果，使用`to_excel`方法将其写入Excel文件`modified_file.xlsx`，其中`index=False`表示不将行索引写入Excel文件。

相关问题

pandas保存数据到excel怎么在原来excel表上增加

可以使用 Pandas 的 ExcelWriter 对象来实现在原来的 Excel 表格上增加数据。具体步骤为：

1. 使用 Pandas 的 read_excel() 方法读取原来的 Excel 文件，将数据存储到 DataFrame 中。

2. 在 DataFrame 中添加新的数据。

3. 创建一个 ExcelWriter 对象，使用它来将 DataFrame 中的数据写入到 Excel 文件中。

4. 指定写入数据的位置，可以是新的 sheet，也可以是原来的 sheet。

5. 使用 ExcelWriter 的 save() 方法保存 Excel 文件。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取原来的 Excel 文件
df = pd.read_excel('original_file.xlsx')

# 在 DataFrame 中添加新的数据
new_data = pd.DataFrame({'Name':['Tom', 'Jerry'], 'Age':[25, 30]})
df = df.append(new_data)

# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('original_file.xlsx', engine='openpyxl')

# 将 DataFrame 中的数据写入到 Excel 文件中
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

# 指定写入数据的位置，可以是新的 sheet，也可以是原来的 sheet
# df.to_excel(writer, sheet_name='New_Sheet', index=False)

# 保存 Excel 文件
writer.save()

这个示例代码将新的数据添加到原来的 Sheet1 上。如果要在新的 sheet 上添加数据，可以取消注释第 16 行，注释掉第 15 行。

pandas删除excel表格中不需要的列

要删除 Excel 表格中不需要的列，可以使用 Pandas 库中的 `drop` 函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除需要的列
df.drop(['不需要的列1', '不需要的列2'], axis=1, inplace=True)

# 保存修改后的 Excel 表格
df.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

其中，`drop` 函数的第一个参数是要删除的列的名称，可以同时删除多列，用列表形式传入。`axis` 参数设置为 `1` 表示按列删除，`inplace` 参数设置为 `True` 表示直接在原 DataFrame 上修改，不需要再将返回值赋给一个新的变量。最后，使用 `to_excel` 函数将修改后的 DataFrame 保存为新的 Excel 表格。