pandas写入excel不覆盖

可以使用`ExcelWriter`来实现向Excel文件中写入数据时不覆盖已有的内容。具体实现步骤如下：

1. 使用`pd.read_excel()`读取已有的Excel文件，并将其保存为一个数据框对象；
2. 使用`ExcelWriter`来将数据框对象写入到Excel文件中；
3. 在写入数据时，设置参数`startrow`和`startcol`来指定写入数据的起始行和起始列；
4. 保存Excel文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取已有的Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 使用ExcelWriter来将数据框对象写入到Excel文件中
writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='openpyxl') 

# 将数据写入到Excel文件中
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=10, startcol=0, index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

在上面的代码中，我们将数据框对象写入到了第11行（因为`startrow`参数的值为10）和第1列（因为`startcol`参数的值为0）的位置。如果需要在其他位置写入数据，只需要相应地修改`startrow`和`startcol`的值即可。另外，注意在保存Excel文件时需要调用`save()`方法。

相关问题

pandas写入excel文件覆盖原有数据

可以使用pandas的to_excel方法将数据写入Excel文件中，如果需要覆盖原有数据，可以在写入时使用参数mode='w'，示例如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对数据进行处理
df['new_column'] = df['old_column'] + 1

# 将数据写入Excel文件，覆盖原有数据
df.to_excel('data.xlsx', index=False, mode='w')

这里的index=False表示不写入行索引，mode='w'表示覆盖原有数据。注意，如果要保留原有数据，可以先将原有数据备份到另一个文件中，然后再写入新的数据。

pandas 写入Excel指定表指定列覆盖数据

可以使用pandas的to_excel方法来覆盖Excel指定表指定列的数据。首先需要读取Excel文件，然后再使用to_excel方法将数据写入Excel文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 修改指定列的数据
df['列名'] = ['新数据1', '新数据2', '新数据3']

# 将修改后的数据覆盖写入Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

在这个示例中，首先使用pandas的read_excel方法读取Excel文件，并指定要读取的表名为Sheet1。然后使用df['列名'] = ['新数据1', '新数据2', '新数据3']修改了指定列的数据。最后使用pandas的ExcelWriter方法和to_excel方法将修改后的数据覆盖写入Excel文件。在to_excel方法中，指定了要写入的表名为Sheet1，并设置index=False，表示不写入行索引。