result.to_excel怎么不覆盖之前数据
时间: 2024-05-19 11:15:33 浏览: 108
如果你使用的是 pandas 库中的 to_excel 方法,那么默认情况下是不会覆盖之前的数据的,而是在原有数据的基础上新增一些数据。如果你需要覆盖之前的数据,可以使用参数 mode='w',表示以覆盖模式写入Excel文件。例如:
result.to_excel('data.xlsx', mode='w', index=False)
这样就可以覆盖之前的数据了。
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result = pd.merge(xm_df, spo_df[change_name], on=['proverty']) pcount=0 for row in result.iterrows(): pcount+=1 qcount=0 for col in xm_df.columns[1:]: if row[1][col] is np.nan: continue try: qcount+=1 with open(output_file_path1, 'a') as f:#采用a可以追加模式,w是覆盖模式 text = row[1][col] + ':' + row[1]['value'].strip('\n') if not text.startswith('nan'): f.write(text+'\n') #f.write(row[1][col]+':'+row[1]['value'].strip('\n')+'\n') except: print(row[1][col]) print(row[1]['value']) pass 表格A中只有一个sheet,表格B中有多个sheet,这两个表格有一列的表头一样都是proverty,需要匹配A、B的所有表中proverty一致的行,可能会存在b中有多行proverty一样的情况,但是A中proverty不会重复,需要把A中与B中proverty一致的这一行中的enti换成B中那一行表头为enti的数据,需要怎么操作,可以根据上面给出的代码更改吗
根据你给出的代码,可以将表格A和表格B中proverty一致的行进行匹配,并将A中对应行的enti替换为B中对应行enti的数据。以下是修改后的代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取表格A和表格B
xm_df = pd.read_excel('path_to_xm.xlsx') # 修改为表格A的文件路径
spo_df = pd.read_excel('path_to_spo.xlsx', sheet_name=None) # 修改为表格B的文件路径
# 遍历B中的每个sheet
for sheet_name, df in spo_df.items():
# 根据proverty列进行匹配
result = pd.merge(xm_df, df, on=['proverty'])
pcount = 0
for row in result.iterrows():
pcount += 1
qcount = 0
for col in xm_df.columns[1:]:
if pd.isnull(row[1][col]):
continue
try:
qcount += 1
with open(output_file_path1, 'a') as f:
text = row[1][col] + ':' + row[1]['enti'].strip('\n') # 将'value'替换为'enti'
if not text.startswith('nan'):
f.write(text+'\n')
except:
print(row[1][col])
print(row[1]['enti'])
pass
```
你需要修改的地方:
1. 将`path_to_xm.xlsx`替换为表格A的文件路径。
2. 将`path_to_spo.xlsx`替换为表格B的文件路径。
3. 将`'value'`替换为B中enti所在的列名(根据你的表格B的实际情况)。
请注意,代码中的`output_file_path1`需要提前定义好,指定为你想要写入结果的文件路径。另外,该代码只能处理表格B中的一个sheet,如果你有多个sheet需要处理,可以在遍历B中的每个sheet时执行上述操作。
希望以上回答能对你有所帮助!如果还有其他问题,请继续提问。
pandas 将多组数据分别写入同一个exl的不同表格中,数据不覆盖
你好!关于你的问题,可以使用 Pandas 库提供的 ExcelWriter 方法。首先,创建一个 ExcelWriter 对象,然后使用 to_excel 方法将数据写入 Excel 表格中。具体步骤如下:
1. 创建 ExcelWriter 对象:
```
import pandas as pd
writer = pd.ExcelWriter('result.xlsx')
```
2. 将数据写入 Excel 表格中,使用 sheet_name 参数指定表格名称:
```
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')
```
3. 最后,保存并关闭 ExcelWriter 对象:
```
writer.save()
```
其中,df1 和 df2 分别表示要写入的两组数据,Sheet1 和 Sheet2 分别表示表格名称。这样就可以将多组数据分别写入同一个 Excel 文件的不同表格中,数据不会相互覆盖。