pandas怎么写入到excel 覆盖原来数据

如果你想将 pandas 数据框写入到一个 Excel 表格中并覆盖原来的数据，可以使用 pandas 库中的 to_excel 方法。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取原来的表格数据
original_data = pd.read_excel('original_data.xlsx')

# 对数据进行处理，得到新的数据框 new_data

# 将新的数据框写入到原来的表格中并覆盖原来的数据
new_data.to_excel('original_data.xlsx', index=False)

在 to_excel 方法中，第一个参数指定要写入的 Excel 文件名，第二个参数 index=False 表示不要写入索引列。如果原来的 Excel 文件中有多个工作表，可以通过 sheet_name 参数指定要写入的工作表名称。如果原来的 Excel 文件不是 xlsx 格式的，可以将 to_excel 方法中的参数改为对应的格式。

相关问题

pandas怎么写入到excel 覆盖原来数据 并且从第五行开始写

可以使用pandas库中的to_excel()方法来写入Excel文件，并且可以指定起始行。如果要覆盖原来的数据，需要在to_excel()方法中指定参数`index=False`。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 在第5行开始写入数据
startrow = 4

# 写入Excel文件，覆盖原来的数据
df.to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', startrow=startrow, index=False)

这个代码片段会将pandas DataFrame对象df中的数据写入到名为example.xlsx的Excel文件中的“Sheet1”工作表中，从第5行开始写入，并且覆盖原来的数据。请注意，这个代码片段需要将“Sheet1”工作表中的数据全部覆盖，因此请谨慎操作。

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。