Python 写入已有CSV文档同时命名工作表，不能覆盖原工作表

要在已有的CSV文件中写入数据并命名工作表，可以使用pandas库。

首先，读取CSV文件并将其转换为pandas.DataFrame对象：

import pandas as pd

filename = 'example.csv'
df = pd.read_csv(filename)

然后，创建一个新的工作表并将数据写入该工作表：

# 创建一个新的DataFrame对象
new_data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}
new_df = pd.DataFrame(new_data)

# 写入新的工作表
writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl')
writer.book = load_workbook(filename)
new_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='NewSheet')
writer.save()

这将在现有的CSV文件中创建一个新的工作表，并将新的数据写入该工作表。要避免覆盖现有的工作表，可以使用不同的工作表名称。

相关问题

Python 写入CSV文档同时命名工作表

在 Python 中，可以使用 Pandas 库来将数据写入 CSV 文件，并使用工作表名称指定要写入的工作表。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'Age': [25, 32, 18, 47], 
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}

# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

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

# 将 DataFrame 写入工作表 'Sheet1'
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

# 创建第二个 DataFrame
data2 = {'Animal': ['Cat', 'Dog', 'Rabbit', 'Fish'], 
         'Color': ['Brown', 'Black', 'White', 'Orange'], 
         'Weight': [5.2, 8.3, 3.5, 1.0]}

# 创建 Pandas DataFrame
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 将 DataFrame 写入工作表 'Sheet2'
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

# 保存 Excel 文件
writer.save()

在此示例中，我们首先创建了一个 Pandas DataFrame，并将其写入工作表 'Sheet1'。然后，我们创建了另一个 DataFrame，并将其写入工作表 'Sheet2'。最后，我们将 Excel 文件保存到磁盘上。

请注意，我们在创建 ExcelWriter 对象时指定了文件名，并在每个 to_excel 调用中指定了工作表名称。此外，我们还将 index 参数设置为 False，以避免将索引列写入工作表。

python分块读取大文件csv，每块写入不同工作表，提高速度并发写入

可以使用Pandas的`read_csv()`和`to_excel()`函数来实现分块读取大文件csv，并将每块数据写入不同工作表的操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义参数
chunksize = 100000    # 每块的行数
csv_file = 'large_file.csv'
excel_file = 'output.xlsx'

# 分块读取csv文件
reader = pd.read_csv(csv_file, chunksize=chunksize)

# 遍历每个块，并将每个块的数据写入不同的工作表
with pd.ExcelWriter(excel_file) as writer:
    for i, chunk in enumerate(reader):
        sheet_name = 'Sheet{}'.format(i+1)
        chunk.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

上述代码中，我们设置了每块的行数为`chunksize`，并使用`pd.read_csv()`函数将csv文件分块读取为多个DataFrame。然后，我们使用`pd.ExcelWriter()`函数创建一个ExcelWriter对象，并在每个块上循环，将每个块的数据写入不同的工作表，最终将所有工作表保存到一个Excel文件中。

这种方法可以提高速度，并且可以并发写入不同的工作表，因为每个块的数据是独立的。