python xlsx文件续写

好的，下面是Python代码示例，使用openpyxl库来打开并追加写入Excel文件：

import openpyxl

# 打开现有的工作簿
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 获取第一个工作表
ws1 = wb['Sheet1']

# 获取第二个工作表
ws2 = wb['Sheet2']

# 在第一个工作表中追加写入内容
ws1.append(['李四', 18, '女'])

# 在第二个工作表中追加写入内容
ws2.append(['英语', 88])

# 保存工作簿
wb.save('example.xlsx')

这个示例代码会打开名为`example.xlsx`的Excel文件，并且获取其中的两个工作表“Sheet1”和“Sheet2”。接着，在第一个工作表中追加写入一行新数据，而在第二个工作表中追加写入一行新数据。最后，将修改后的工作簿保存回原文件。你可以根据自己的需求修改这些代码，并使用不同的数据来追加写入工作表。

相关问题

python xlsx文件续写多组数据

你可以使用 `openpyxl` 库来续写多组数据到 xlsx 文件中。具体的步骤如下：

1. 打开 xlsx 文件，并选择要续写数据的工作表。

from openpyxl import load_workbook

# 打开 xlsx 文件
workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')

# 选择要续写数据的工作表
sheet = workbook['Sheet1']

2. 在需要续写数据的位置插入新的行。

# 定义要续写的数据
data = [
    ['John', 'Doe', 25],
    ['Jane', 'Doe', 30],
    ['Bob', 'Smith', 40]
]

# 在第一行的下面插入数据
for row in data:
    sheet.append(row)

3. 保存文件。

# 保存文件
workbook.save(filename='example.xlsx')

这样就可以在 xlsx 文件中续写多组数据了。注意，如果文件不存在，`load_workbook` 函数会自动创建一个新的文件。

python csv文件转化为xlsx

### 回答1：
可以使用Python中的pandas库来实现将csv文件转化为xlsx文件的操作。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取csv文件

df = pd.read_csv('filename.csv')

3. 将数据写入到xlsx文件中

df.to_excel('filename.xlsx', index=False)

其中，`index=False`表示不将行索引写入到xlsx文件中。

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')
df.to_excel('filename.xlsx', index=False)

执行以上代码后，就可以将csv文件转化为xlsx文件了。

### 回答2：
Python是现在非常流行的一种编程语言，它的市场占有率已经超过了其他任何一种语言，而这其中一个最重要的原因就是它的灵活性和便捷性。人们可以使用Python轻松地处理各种数据，包括文本、表格等等，同时Python拥有非常强大的数据分析和可视化功能，能够帮助人们更好地理解和处理各种复杂数据。其中，Python对于CSV文件和xlsx文件的转化也是非常简便的。

CSV文件（Comma-Separated Values文件）是用逗号或其他分隔符来分隔数据记录的一种文件格式，常用于存储大型数据记录、数据备份和数据交换。而.xlsx文件则是一种Microsoft Excel中的文件格式，常用于数据处理、报告制作等方面。

在Python中，我们可以通过使用pandas库来轻松地将CSV文件转化为.xlsx文件。Pandas是一个很流行的数据分析库，它提供了大量的数据处理和分析功能，也支持读写CSV文件和Excel文件。

首先，我们需要在Python中导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们可以使用pandas库中的read_csv函数，读取CSV文件。下面的例子是将文件名为data.csv的CSV文件读取到一个名为df的DataFrame中：

df = pd.read_csv("data.csv")

在读取完CSV文件后，我们可以使用pandas库中的to_excel函数，将DataFrame保存为.xlsx文件格式。下面的代码将df中的数据保存到文件名为data.xlsx的.xlsx文件中：

df.to_excel("data.xlsx", index=False)

可以看到，这里使用了to_excel函数，并将index参数设置为False，这样就不会将默认的行索引写到Excel文件中了。

总之，在Python中，我们可以轻松地使用pandas库将CSV文件转化为.xlsx格式的文件，这使得我们能够更为有效地进行数据处理和分析。

### 回答3：
Python是一种高层次编程语言，其语法简单易学，支持自由编程风格，被广泛应用于各种领域。

在Python中，CSV（Comma Separated Values）文件是一种非常常见的数据格式。它的基本形式是以逗号为分隔符，每行数据为一条记录，适用于将表格化数据存储到文件中的需求。Excel也是一种常用的电子表格程序，其中的文件格式为xlsx，同样被用于存储数据以及数据分析等方面。

在日常工作中，将CSV文件转化为xlsx格式的需求十分常见。Python提供了强大的第三方库pandas，可以通过该库中的read_csv()函数读取CSV文件，并可通过to_excel()方法将读取的数据保存为xlsx格式文件。

下面展示一个简单的示例：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv("example.csv")

# 写入xlsx文件
df.to_excel("example.xlsx", index=None, header=True)

在上述例子中，首先读取了名为example.csv的CSV文件，并将其存储到名为df的数据帧中。之后，通过to_excel()方法，将读取的数据写入到名为example.xlsx的xlsx文件中。

值得注意的是，to_excel()方法中的index和header参数为可选参数。其中，index参数表示是否将数据帧的索引写入到Excel表格中，而header参数则表示在Excel表格中是否需要写入数据帧的列名。在实际应用中，可以根据实际情况对这两个参数进行调整。

总之，Python通过pandas等强大的第三方库，可以轻松地将CSV文件转化为xlsx格式文件。这种功能的实现，不仅极大地提高了工作效率，而且更为方便灵活。