python dataframe to_excel会覆盖数据

如果使用 pandas 的 DataFrame.to_excel() 方法将数据保存到已存在的 Excel 文件中时，默认会覆盖原有的数据。如果想要避免覆盖原有数据，可以在保存时指定一个新的文件名或者在原文件名后添加新的标识符。

例如，以下代码可以在原 Excel 文件名后添加当前日期作为标识符，避免覆盖原有数据：

import pandas as pd
import datetime

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

# 在文件名后添加当前日期作为标识符
today = datetime.datetime.today().strftime('%Y%m%d')
file_name = f'data_{today}.xlsx'

# 保存数据到新的 Excel 文件中
df.to_excel(file_name, index=False)

这样，保存的文件名就会变为 `data_20220808.xlsx`，避免了覆盖原有数据的问题。

相关问题

python to_excel 写入 不覆盖

在 Python 中，我们通常使用 pandas 库的 to_excel() 方法将数据写入 Excel 文件。默认情况下，to_excel() 方法会覆盖已存在的文件。

如果你不想覆盖已存在的文件，可以在写入时使用一个新的文件名。在 to_excel() 方法中，使用参数'path' 或者 'filename' 来指定新的文件名。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将 DataFrame 写入 Excel，不覆盖已存在的文件
df.to_excel('new_file.xlsx')

上面的代码会将 DataFrame 写入名为 'new_file.xlsx' 的 Excel 文件中。如果 'new_file.xlsx' 已经存在，则不会被覆盖，而是会创建一个新的文件 'new_file (1).xlsx'。这个新文件的编号会自动递增，保证文件名的唯一性。

除了使用新的文件名外，我们还可以在文件名后面添加时间戳，这样可以保证写入数据的时间唯一性。例如：

import pandas as pd
import time

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 在文件名后添加时间戳
current_time = time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
filename = f'new_file_{current_time}.xlsx'

# 将 DataFrame 写入 Excel，不覆盖已存在的文件
df.to_excel(filename)

上面的代码会在文件名后面添加当前时间的时间戳，保证写入的 Excel 文件名唯一。这样就可以避免覆盖已经存在的文件。

python中用pandas中to_excel覆写多个sheet

### 回答1：
可以使用 pandas 中的 `ExcelWriter` 类来实现覆写多个 sheet。

具体步骤如下：

1. 创建一个 `ExcelWriter` 对象，指定要写入的 Excel 文件路径。

2. 调用 `to_excel` 方法，将数据写入指定的 sheet。

3. 如果需要覆盖已存在的 sheet，可以指定 `ExcelWriter` 对象的 `mode` 参数为 `'a'`，这样写入的 sheet 就会追加到已有的 sheet 后面。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建 ExcelWriter 对象
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
    # 将 DataFrame 写入名为 'Sheet1' 的 sheet
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    
    # 将 DataFrame 写入名为 'Sheet2' 的 sheet
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

这样就可以将两个 DataFrame 分别写入名为 'Sheet1' 和 'Sheet2' 的 sheet 中，如果这两个 sheet 已经存在，就会被覆盖。

### 回答2：
在Python的pandas库中，可以使用to_excel方法来将数据保存为Excel文件。而要将数据保存到同一个Excel文件的多个sheet中，可以使用pandas库的ExcelWriter类。

首先，需要导入pandas库和ExcelWriter类：

import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter

然后，创建一个ExcelWriter对象以及一个空的Excel文件：

writer = ExcelWriter('output.xlsx')

接下来，将每个sheet的数据存储在不同的DataFrame对象中，假设我们有两个sheet，分别为"Sheet1"和"Sheet2"：

df1 = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'列1': [7, 8, 9], '列2': [10, 11, 12]})

然后，使用to_excel方法将每个DataFrame对象写入ExcelWriter对象中的不同sheet：

df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

最后，保存并关闭ExcelWriter对象：

writer.save()

这样，我们就成功覆写了同一个Excel文件的多个sheet。你可以根据自己的需求，创建更多的DataFrame对象，并使用to_excel方法将它们写入ExcelWriter对象中不同的sheet中。

### 回答3：
在Python中使用pandas中的to_excel方法来覆写多个sheet，可以通过以下步骤实现：

首先，我们需要导入pandas库并读取Excel文件。使用pandas的read_excel方法，可以读取原始Excel文件，并将其存储在一个名为data的变量中。

接下来，我们可以使用pandas中的ExcelWriter对象来创建一个新的Excel文件。使用ExcelWriter的方法，可以将不同的数据帧（DataFrame）写入不同的sheet中。

然后，我们可以使用to_excel方法将每个数据帧（DataFrame）写入不同的sheet中。我们可以使用ExcelWriter对象的不同方法来指定sheet的名称、索引和其他选项。

最后，我们可以使用save方法将ExcelWriter对象保存到磁盘上的Excel文件中。

以下是一个示例代码，演示了如何使用pandas中的to_excel方法覆写多个sheet：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
data = pd.read_excel('input.xlsx')

# 创建ExcelWriter对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

# 将数据写入不同的sheet
data1 = data[data['sheet']=='Sheet1']
data1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

data2 = data[data['sheet']=='Sheet2']
data2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

在上述代码中，我们假设原始Excel文件中存在一个名为'sheet'的列，该列包含指定数据帧所属的sheet名称。代码根据这一列的值，将数据写入不同的sheet中。最后，通过调用writer.save()将Excel文件保存到磁盘上的名为'output.xlsx'的文件中。

此方法可以用于覆写多个sheet，可以根据实际需要，进行适当的修改和调整。