Python如果excel文件不存在，创建一个dataframe

在Python中，如果你想要读取Excel文件并处理它，通常会使用pandas库。然而，如果文件不存在，pandas的`read_excel()`函数会抛出错误。为了避免这种情况，你可以先检查文件是否存在，如果不存在则创建一个新的空DataFrame。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 检查文件是否存在
if not os.path.exists('file.xlsx'):
    # 如果文件不存在，则创建一个空的DataFrame
    df = pd.DataFrame()
else:
    try:
        # 尝试读取Excel文件
        df = pd.read_excel('file.xlsx')
    except FileNotFoundError:
        print("文件不存在，将创建一个空DataFrame")
        df = pd.DataFrame()

# 接下来你可以对df进行操作，例如添加数据、保存等

在这个例子中，我们首先使用`os.path.exists()`函数检查文件是否存在。如果文件不存在，我们就创建一个空的`pd.DataFrame`。如果文件存在，我们尝试读取。如果读取过程中遇到`FileNotFoundError`（因为文件不存在），我们依然会得到一个空的DataFrame，并给出相应的提示。

相关问题

python创建excel并将dataframe写入excel

你可以使用Pandas库中的to_excel()函数来创建Excel文件并将DataFrame写入其中。首先，你需要导入Pandas库。然后，创建一个DataFrame对象，将你的数据填充到其中。接下来，使用to_excel()函数将DataFrame写入Excel文件中。你可以指定文件的路径和名称，并可以选择添加表格名称。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('data.xls', sheet_name='Sheet1')

在这个例子中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame对象。然后，我们使用to_excel()函数将DataFrame写入了名为"data.xls"的Excel文件中的"Sheet1"工作表中。你可以根据你的需求修改文件路径、文件名和工作表名称。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Python数据处理】用pandas将dataframe写入excel中](https://blog.csdn.net/chengyikang20/article/details/90139384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python pandas把多个DataFrame对象写入Excel文件中同一个工作表](https://blog.csdn.net/lml521lml927/article/details/123583177)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python脚本，根据excel数据自动创建mysql库、表-并更新数据](https://download.csdn.net/download/qq_36668076/74711035)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

python怎么把excel文件读成一个dataframe，然后与已有的另一个dataframe合并后再存入这个Excel文件？

### 回答1：
可以使用pandas库中的read_excel方法读取Excel文件为DataFrame，然后使用pandas的merge函数合并两个DataFrame，最后使用to_excel方法将合并后的DataFrame存入Excel文件。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件1
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 读取Excel文件2
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 合并两个DataFrame
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

# 存入Excel文件
df_merged.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

在上述代码中，使用read_excel函数读取两个Excel文件，并将其转换为DataFrame。使用merge函数在指定列上合并两个DataFrame，并将合并后的结果存入新的Excel文件中（可以通过指定index参数为False来避免在Excel文件中存储DataFrame的索引）。

### 回答2：
在Python中，可以使用pandas库来处理Excel文件，实现将Excel文件读取成一个DataFrame，并将这个DataFrame与另一个已有的DataFrame合并，然后再将结果存入Excel文件。

下面是具体的代码实现：

1. 首先，导入所需的库：

import pandas as pd

2. 读取Excel文件并生成DataFrame：

df1 = pd.read_excel('文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')

这里`文件名`是要读取的Excel文件的名字，`工作表名`是要读取的具体工作表的名字，如果只有一个工作表可以省略该参数。

3. 创建另一个DataFrame：

df2 = pd.DataFrame({'列名1': [值1, 值2, ...], '列名2': [值1, 值2, ...], ...})

这里的`列名`是要创建的DataFrame的列的名字，`值`是对应的每个单元格的值，可以根据需求进行调整。

4. 合并两个DataFrame：

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

这里使用了`concat`函数将两个DataFrame合并，`axis=0`表示按照行的方向进行合并，`ignore_index=True`表示重置合并后的DataFrame的索引。

5. 将合并后的DataFrame存入Excel文件：

merged_df.to_excel('文件名.xlsx', sheet_name='工作表名', index=False)

这里使用了DataFrame的`to_excel`方法，将合并后的DataFrame写入到指定的Excel文件中，`index=False`表示不将索引写入文件。

通过上述步骤，就可以实现将Excel文件读取成一个DataFrame，然后与另一个已有的DataFrame合并后再存入这个Excel文件。当然，具体的代码还需要根据实际情况进行调整。

### 回答3：
使用Python的pandas库可以很方便地实现将Excel文件读取为一个DataFrame，并与已有的另一个DataFrame合并后再将结果存入同一个Excel文件。

首先，需要安装pandas库，可以使用pip install pandas命令进行安装。

接下来，可以使用pandas的read_excel函数将Excel文件读取为一个DataFrame：

import pandas as pd

# 读取Excel文件为DataFrame
df1 = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

接着，可以使用pandas的merge函数将两个DataFrame合并：

df2 = pd.DataFrame({'列1': [值1, 值2, ...], '列2': [值1, 值2, ...], ...})  # 另一个DataFrame

# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='共同列名', how='合并方式')

合并方式有多种选择，例如：inner代表取交集，outer代表取并集，left代表以第一个DataFrame为准等等。并且可以根据具体需求，选择适合的合并方式。

最后，可以使用pandas的to_excel函数将合并后的DataFrame写入同一个Excel文件：

# 存入同一个Excel文件
merged_df.to_excel('文件路径/文件名.xlsx', index=False)

index=False参数表示不写入行索引到Excel文件中。

以上就是使用Python将Excel文件读取为DataFrame，并与已有的另一个DataFrame合并后再存入同一个Excel文件的简单示例。