python生成excel文件并覆盖原有文件

要生成一个excel文件并覆盖原有文件，你可以使用Python中的openpyxl库。

首先，你需要安装openpyxl库。可以使用以下命令：

pip install openpyxl

然后，使用openpyxl库创建一个新的工作簿，并将其保存到现有文件的路径上，这样就可以覆盖原始文件。下面是一个例子：

from openpyxl import Workbook
import os

# 文件路径
filepath = 'example.xlsx'

# 创建一个工作簿
wb = Workbook()

# 获取默认的工作表
ws = wb.active

# 写入数据
ws['A1'] = 'Hello'
ws['B1'] = 'World'

# 保存工作簿
wb.save(filepath)
print(f'已经覆盖原有文件 {os.path.abspath(filepath)}')

在上面的例子中，我们首先定义了文件路径，然后使用openpyxl库创建一个新的工作簿，并获取默认的工作表。接下来，我们在工作表中写入一些数据，然后通过调用“save”方法来保存工作簿。由于我们使用的是现有文件的路径，因此保存工作簿时会将文件覆盖。最后，我们通过“os.path.abspath”函数打印出覆盖的文件路径。

请注意，这个例子假设文件路径存在且可写，如果文件路径不存在，将会抛出异常。

相关问题

Pandas生成excel文件

使用pandas库可以很方便地将数据写入Excel文件中，并且可以选择是覆盖原有数据还是追加到已有数据的末尾。

如果要追加数据，可以使用pandas的`ExcelWriter`类，并将`mode`参数设置为`a`，表示追加数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取已有的Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 创建ExcelWriter对象，设置mode为追加
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', mode='a')

# 将新数据写入Excel文件
new_data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
new_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False, startrow=len(df))

# 关闭ExcelWriter对象
writer.save()

在上面的代码中，首先使用`pd.read_excel`方法读取已有的Excel文件，然后创建`ExcelWriter`对象，并将`mode`参数设置为`a`。接着，将新数据写入Excel文件中，其中`startrow`参数表示从哪一行开始写入数据，这里设置为已有数据的行数。最后，关闭`ExcelWriter`对象，保存数据到Excel文件中。

需要注意的是，如果要追加数据，新数据的列数必须与已有数据的列数相同，否则会报错。如果新数据的列数不同，可以先将新数据转换为与已有数据列数相同的格式，再进行追加操作。

python 使用openyxl生成2G大小的excel文件

在Python中，如果你需要处理大容量的数据（如2GB以上），尤其是Excel文件，推荐使用`pandas`库而不是直接操作`openpyxl`。`openpyxl`虽然可以直接读写Excel文件，但它并不适合大规模数据处理，因为它会一次性加载整个工作表到内存，这可能会导致内存溢出。

相反，你可以使用`pandas`，它提供了一个分块写入功能`to_excel`，可以让你按行或部分数据写入文件，避免一次性加载所有数据。以下是基本步骤：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df
# 或者从其他源创建大数据列表

# 分块写入，例如每50000行写入一次
chunksize = 50000
for chunk in pd.read_csv('your_large_data.csv', chunksize=chunksize):
    chunk.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl', mode='a')

这里设置`engine='openpyxl'`是为了指定底层引擎，`mode='a'`表示追加模式，每次都会在现有的文件上添加新的内容，而不是覆盖原有内容。

注意：
1. 这种方法仍然有可能消耗大量磁盘空间，因为每次写入都是完整的Excel文件格式。
2. 如果文件已经非常大并且频繁修改，最好考虑使用专门的大数据存储解决方案，比如Hadoop HDFS或者云存储服务。