python pandas写入xlsx

要使用pandas读取xlsx文件，可以使用pandas的read_excel函数，代码示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

读入后的数据存储在pandas的DataFrame对象中，可以对DataFrame对象进行数据处理和分析。

相关问题

python pandas 创建xlsx并写入数据

好的，下面是使用 Python pandas 库创建 xlsx 文件并写入数据的代码示例：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'],
        'Age': [5, 3, 7, 1],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 写入 xlsx 文件
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

解释一下上面的代码：

- 首先，我们创建了一个包含姓名、年龄和性别的字典，然后通过 pandas 的 DataFrame 函数将其转换为 DataFrame 对象。
- 接着，我们使用 `pd.ExcelWriter()` 函数创建一个写入器对象，并指定要写入的 xlsx 文件的名称。注意，这个对象还没有写入任何数据。
- 然后，我们使用 DataFrame 对象的 `to_excel()` 方法将数据写入到写入器对象中。其中，`index=False` 表示不将索引列写入到 xlsx 文件中。
- 最后，我们使用写入器对象的 `save()` 方法将数据保存到 xlsx 文件中。

如果你想要在已有的 xlsx 文件中追加数据，可以使用 `mode='a'` 参数来打开写入器对象，并将 `startrow` 参数指定为要追加数据的起始行。例如：

# 追加数据到已有的 xlsx 文件
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', mode='a')
df.to_excel(writer, index=False, startrow=4)  # 从第 5 行开始追加数据
writer.save()

这样，我们就可以在已有的 xlsx 文件中追加数据了。

将pandas写入xlsx 增加一列

将pandas数据写入Excel文件是一个常见的数据处理任务，其中需要增加一列。首先我们需要使用pandas中的DataFrame对象来存储数据，以及使用pandas中的ExcelWriter对象将DataFrame写入到Excel文件中。

对于增加一列数据，我们可以使用DataFrame的insert方法，该方法可以在指定位置插入一个新的列，需要传入三个参数：插入位置index、新的列名column、新的列数据value。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame对象，我们可以使用以下代码向其中插入一列名为new_col的数据：

df.insert(loc=0, column='new_col', value=[1, 2, 3])

其中，loc=0表示插入到第一列，column='new_col'表示新的列名为new_col，value=[1, 2, 3]表示新的列数据为[1, 2, 3]。

接下来，我们需要将DataFrame写入到Excel文件中。这里我们可以使用pandas中的ExcelWriter对象，该对象可以创建一个Excel文件，以及向其中写入DataFrame数据。例如，以下代码可以创建一个名为data.xlsx的文件，并将DataFrame对象df的数据写入其中：

# 创建一个ExcelWriter对象，并指定写入的文件名
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx')
# 将DataFrame写入到Excel文件中
df.to_excel(writer, index=False)
# 关闭ExcelWriter对象
writer.save()

其中，pd.ExcelWriter('data.xlsx')创建了一个名为data.xlsx的文件，to_excel方法将DataFrame数据写入到Excel文件中，index=False表示不写入行索引，writer.save()保存并关闭ExcelWriter对象。

通过以上代码，我们就可以将pandas写入xlsx并增加一列数据。