python怎么写入.xlsx文件

你可以使用第三方库 `openpyxl` 来写入 `.xlsx` 文件。首先，确保你已经安装了 `openpyxl` 库，你可以使用以下命令来安装：

pip install openpyxl

接下来，你可以使用以下代码来写入 `.xlsx` 文件：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()

# 选择默认的活动工作表
ws = wb.active

# 写入数据到单元格
ws['A1'] = 'Hello'
ws['B1'] = 'World'

# 保存工作簿到指定的文件名
wb.save('example.xlsx')

这个例子创建了一个新的工作簿，并在默认的活动工作表上写入了数据。最后，使用 `save()` 方法将工作簿保存为名为 `example.xlsx` 的文件。

你可以根据需要修改数据和文件名，以满足你的具体要求。

相关问题

用python写一个脚本代码，把.txt文件第1行写入.xlsx的A1、把.txt文件第10行写入.xlsx的A2，以此类推,直到全部；

你可以使用pandas库来实现这个功能，它能方便地操作Excel文件。首先，你需要安装`openpyxl`库，如果你还没有安装，可以用pip来安装：

pip install openpyxl pandas

下面是一个Python脚本示例，假设你已经有了名为`data.txt`的文件，并且想要按行读取文本并将行内容写入Excel文件`output.xlsx`的相应单元格：

import pandas as pd

# 读取文本文件
with open('data.txt', 'r') as file:
    lines = [line.strip() for line in file]

# 创建一个空的数据框，用于存储每一行的内容
df = pd.DataFrame(columns=['Line'])

# 设置Excel的索引从1开始
xlsx_writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', mode='a', startrow=1)

for i, line in enumerate(lines, start=1):
    # 每五行写入一个Excel行，这里以5举例，可以根据实际情况调整
    if i % 5 == 1:
        df = df.append({'Line': line}, ignore_index=True)
        df.to_excel(xlsx_writer, sheet_name='Sheet1', index=False, startcol=0, startrow=i // 5)

# 写入Excel文件
xlsx_writer.save()

# 关闭文件
xlsx_writer.close()

这个脚本会把文本文件的每一行写入Excel的第一个非空行。注意，如果你的文本文件有奇数行，最后一行会被放在新的一行。

我有一个文件名字为：核对.xlsx 还有一个文件名字为 不存在数据.xlsx，通过python和指定数据进行对比，核对.xlsx文件的不符合要求的数据自动写入不存在数据.xlsx文件中

要实现您描述的功能，可以使用Python的`pandas`库来处理Excel文件。以下是一个简单的步骤说明和代码示例：

1. 首先，您需要安装`pandas`库和`openpyxl`库（用于读写Excel文件）。如果尚未安装，可以通过运行以下命令进行安装：

   pip install pandas openpyxl

2. 使用`pandas`读取两个Excel文件，并将它们分别加载到DataFrame对象中。

3. 对两个DataFrame进行比较，找出`核对.xlsx`文件中不符合指定数据的数据。

4. 将不符合要求的数据写入到`不存在数据.xlsx`文件中。

下面是一个简单的代码示例，假设我们要比较的列名为`DataColumn`，并且不符合要求的数据是指那些不在指定列表中的数据：

import pandas as pd

# 指定数据列表
specified_data = ['指定值1', '指定值2', '指定值3']  # 示例数据，请替换为实际数据

# 读取两个Excel文件
df核对 = pd.read_excel('核对.xlsx')
df不存在数据 = pd.read_excel('不存在数据.xlsx')

# 筛选出不符合要求的数据
不符合数据 = df核对[~df核对['DataColumn'].isin(specified_data)]

# 将不符合要求的数据追加到不存在数据.xlsx文件中
if not df不存在数据.empty:
    # 如果不存在数据.xlsx文件已有数据，则直接追加
    df不存在数据 = pd.concat([df不存在数据, 不符合数据], ignore_index=True)
else:
    # 如果不存在数据.xlsx文件为空，则直接赋值
    df不存在数据 = 不符合数据

# 写回不存在数据.xlsx文件
df不存在数据.to_excel('不存在数据.xlsx', index=False)

在运行上述代码之前，请确保您已经正确设置了Excel文件的路径，并且Excel文件中的数据格式和列名与代码中的设置相匹配。此外，确保`DataColumn`列中的数据类型与`specified_data`列表中的数据类型一致，否则可能出现匹配错误。