pd.to_excel()写入不覆盖

### 回答1：
在使用pandas的to_excel()函数将数据写入Excel文件时，如果不希望覆盖现有的数据，可以指定一个新的文件名来保存数据，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()

这里将数据保存到一个名为"output.xlsx"的新文件中，如果该文件已经存在，则不会覆盖，而是创建一个新文件。另外，还可以使用不同的sheet_name来保存数据到同一个Excel文件中，避免覆盖现有数据。

### 回答2：
pd.to_excel()是pandas中的一个函数，作用是将数据保存到Excel文件中。在默认情况下，如果我们使用该函数将数据写入某个Excel文件时，它会覆盖该文件中已有的内容。然而，如果我们想将数据写入Excel文件而不覆盖已有的内容，该怎么办呢？

一种简单的解决方法是创建一个新的Excel文件，将数据写入该文件中，然后将该文件与原始文件合并。这种方法的优点是比较简单易行，缺点是需要多次操作，导致效率和代码可读性降低。

另外一种更好的解决方法是使用openpyxl库。openpyxl是一个用于读取和写入Excel文件的库，它可以实现将数据写入Excel文件而不覆盖已有的内容。我们可以利用openpyxl打开Excel文件，读取已有的数据，将新数据追加到已有数据之后，然后再将修改后的数据写回到Excel文件中。这种方法的优点是操作起来比较简单，只需要使用一次pd.to_excel()函数就可以实现数据写入。

下面是一个例子，演示如何使用openpyxl库将数据写入Excel文件而不覆盖已有的内容：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 读取原始文件
book = load_workbook('data.xlsx')
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = book

# 读取已有的数据
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)
try:
    df = pd.read_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
    startrow = df.shape[0]
except:
    startrow=0

# 追加新的数据
data = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry'], 'age': [22, 23]})
data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=startrow, index=False, header=False)

# 保存数据
writer.save()

上面的代码演示了如何将数据追加到Excel文件的Sheet1工作表中。其中，首先使用load_workbook()函数打开Excel文件，并使用pd.ExcelWriter()函数以openpyxl引擎创建一个写入器writer。然后，使用writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)将Excel文件中已有的工作表读入writer中。接下来，我们使用pd.read_excel()函数读取Sheet1工作表中已有的数据，以确定从哪一行开始追加新的数据。最后，使用.to_excel()函数将新的数据写入Sheet1工作表，并使用writer.save()保存修改后的数据。

这样就可以实现将数据写入Excel文件而不覆盖已有的内容了。

### 回答3：
在使用pd.to_excel()函数将DataFrame数据写入Excel表格时，有时我们需要将数据写入到已经存在的Excel表格中，但不希望覆盖掉表格中的其他数据。这时，我们就需要使用不覆盖的写入方法。

第一种方法是使用ExcelWriter()函数。这个函数可以创建一个Excel文件写入器对象，然后通过指定sheet_name参数来写入不同的sheet。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()

在这个例子中，我们首先创建了一个DataFrame对象df，并将其写入到名为Sheet1的Excel表格中。然后，我们使用ExcelWriter()函数创建了一个Excel文件写入器对象writer，并将其保存为名为output.xlsx的Excel文件。在调用df.to_excel()函数时，我们指定了sheet_name参数为'Sheet1'，这表示数据将被写入到名为'Sheet1'的工作表中。最后，我们使用writer.save()方法将所有的工作表保存到输出Excel文件中。

第二种方法是使用openpyxl库。openpyxl是一个用于读写Excel文件的第三方Python库，可以方便地将数据写入到Excel表格中。下面是一个简单的例子：

import openpyxl
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
workbook = openpyxl.load_workbook('output.xlsx')
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = workbook
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

在这个例子中，我们首先创建了一个DataFrame对象df，并将其写入到名为Sheet1的Excel表格中。然后，我们使用openpyxl.load_workbook()函数从名为output.xlsx的Excel文件中读取工作簿对象workbook。接着，我们创建一个Excel文件写入器对象writer，并将其保存为名为output.xlsx的Excel文件。在创建写入器对象时，我们通过writer.book属性将其绑定到已经存在的Excel文件workbook上。最后，我们调用df.to_excel()方法将数据写入到名为Sheet1的工作表中，并保存所有工作表到Excel文件中。需要注意的是，我们设置了index=False参数，这表示在写入数据时不需要将索引值也写入到Excel表格中。

无论是使用ExcelWriter()函数还是openpyxl库，都可以方便地向已经存在的Excel文件中写入不覆盖的数据。通过这种方法，我们可以灵活地管理Excel文件中的数据，而不需要担心误操作导致数据被覆盖。