python将结果存为xls中怎么不覆盖之前的数据

您可以使用 pandas 库中的 to_excel() 方法，设置参数 mode='a' 来实现不覆盖之前的数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设原始数据已经存在于文件 data.xls 中
df = pd.read_excel('data.xls')

# 新的数据将要存入文件 data.xls 中
new_data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 将新的数据追加到 data.xls 中
with pd.ExcelWriter('data.xls', mode='a') as writer:
    new_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False)

这样就能在不覆盖之前数据的情况下，将新的数据追加到已有的 Excel 文件中。

相关问题

我想实现Python3.8读取.xls文件中的第一行数据后，根绝第一行数据的内容做出逻辑判断后，修改第二行到第n行的内容，，最后覆盖保存

好的，我可以帮你解决这个问题。首先需要安装 `xlrd` 和 `xlwt` 这两个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install xlrd xlwt

接下来可以使用以下代码实现你的需求：

import xlrd
import xlwt

# 读取 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 获取第一行数据
first_row = sheet.row_values(0)

# 根据第一行数据做出逻辑判断，修改第二行到第 n 行的内容
for row_num in range(1, sheet.nrows):
    row = sheet.row_values(row_num)
    # 在这里实现你的逻辑判断和修改操作
    # 如果需要修改，可以使用 xlwt 库进行写入
    # 例如：sheet.write(row_num, 0, new_value)

# 覆盖保存 Excel 文件
workbook.save('example.xls')

在上面的代码中，`xlrd` 库用于读取 Excel 文件，`xlwt` 库用于写入 Excel 文件。首先通过 `xlrd.open_workbook` 方法打开 Excel 文件，然后使用 `sheet_by_index` 方法获取第一个 sheet 的数据。接着通过 `sheet.row_values(0)` 获取第一行的数据，根据这些数据进行逻辑判断和修改操作。最后使用 `xlwt` 库将修改后的数据写入 Excel 文件并保存。

使用python将excel导入mysql

### 回答1：
在Python中使用pandas库可以很方便地将Excel表格转换为DataFrame对象，然后再通过SQLAlchemy库将DataFrame对象插入MySQL数据库中。

首先需要安装pandas和SQLAlchemy库。打开终端（或命令提示符），输入以下命令：

pip install pandas
pip install sqlalchemy

接着，需要设置MySQL数据库连接信息。在Python中，可以通过创建一个数据库引擎对象来连接MySQL数据库。在这里，我们可以使用如下代码创建一个MySQL数据库引擎对象：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hostname:port/databasename')

其中，`username`和`password`是MySQL数据库的用户名和密码，`hostname`是MySQL数据库所在的主机名或IP地址，`port`是连接MySQL数据库的端口号，默认为3306，`databasename`是要连接的数据库名。

在连接好数据库后，我们可以使用pandas库读取Excel表格，并将其转换为DataFrame对象：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filepath/excel_file.xlsx')

需要注意的是，`filepath`是Excel文件所在的路径，`excel_file.xlsx`是文件的名称，需要根据实际情况进行替换。

最后，我们可以将DataFrame对象插入到MySQL数据库中：

df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)

其中，`table_name`是要插入数据的MySQL表格名称，`if_exists`参数用于控制是否覆盖已有的表格信息，如果为`replace`，则会删除已有表格并重新创建一个新表格。`index`参数用于设置是否将DataFrame的索引列也写入到MySQL表格中。如果设置为`True`，则索引列也会写入到表格中。如果想要忽略索引列，可以设置为`False`。

以上就是使用Python将Excel导入MySQL的基本方法。需要注意的是，如果Excel文件中包含大量的数据或者表格中的列比较多，建议对数据进行适当处理，例如添加索引或者分批添加数据，以避免出现内存或性能问题。

### 回答2：
使用Python将Excel导入MySQL可以通过以下几个步骤实现：

首先，需要安装Python的pandas库和MySQLdb库。可以使用pip命令进行安装。

其次，使用pandas读取Excel文件，并将其转换为DataFrame对象，可以使用以下代码进行读取：

import pandas as pd

data = pd.read_excel("data.xls")

将Excel中的数据读取到data变量中。

接着，连接MySQL数据库。可以使用MySQLdb库进行连接。以下是建立连接的代码示例：

import MySQLdb

db = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="password", db="mydatabase")

在建立连接之后，需要获取到MySQL数据库的游标，以便在Python中对MySQL进行操作。可以使用db.cursor()获取游标。

然后，可以通过DataFrame的to_sql()方法将读取到的Excel中的数据存储到MySQL中。以下是将数据存储到MySQL的代码示例：

data.to_sql(name="mytable", con=db, if_exists="append", index=False)

其中，name指定存储至MySQL中的表名，con指定数据库连接，if_exists指定进行插入操作时的处理方式，index=False表示不添加索引。

最后，关闭游标和数据库连接。可以使用以下代码：

db.close()

这样，就可以使用Python将Excel导入MySQL。

### 回答3：
Python是一种脚本编程语言，可以用于快速处理各种数据。在数据处理和管理方面，Python有很大的优势，因为它支持许多库和框架，可以帮助开发人员自动化数据导入和导出。在此过程中，使用Python将Excel文件导入MySQL数据库是一种常见的方法。下面是通过Python将Excel文件导入MySQL数据库的一些步骤：

步骤1：安装MySQL数据库和Python库

首先，需要安装MySQL数据库和Python的相关库。在安装MySQL之前，需要确定MySQL数据库服务器的名称，端口号，用户名和密码，以便在连接到数据库时正确配置连接参数。在Python库方面，通常使用openpyxl和pandas等库来读取和处理Excel文件。

步骤2：读取Excel文件

使用Python的openpyxl或pandas库可以读取Excel文件。这些库提供了各种函数来读取Excel文件并将其转换为Pandas数据帧。在读取Excel文件时，请确保Excel中的数据是清洁和完整的。

步骤3：将Excel数据转换为MySQL格式

在将Excel文件中的数据导入MySQL数据库之前，需要将Excel数据转换为MySQL数据格式。在这个步骤中，需要识别每个Excel列的数据类型，并将其映射到MySQL数据表中的适当列。在正确映射之后，可以将Excel数据表格保存为MySQL表格。

步骤4：将数据导入MySQL

一旦Excel数据已经转换为MySQL数据格式，便可以将其导入MySQL数据库。这可以使用Python的pymysql库来实现，使用该库可以在Python中连接到MySQL数据库并执行SQL语句。

步骤5：验证数据

导入数据后，应对数据进行验证以确保正确性。在验证过程中，请仔细查看MySQL表以确保它包含所有Excel数据和正确的格式。

总的来说，利用Python将Excel文件导入MySQL数据库是一种方便快捷的方法。尽管可能需要一些额外的时间和努力来设置和调试该过程，但是一旦配置完成并且正确运行，这将极大地提高数据处理和管理的效率。