python代码把“分表”中的数据向已有数据的“汇总表”的空行中追加,不覆盖原表数据
时间: 2023-07-15 09:12:19 浏览: 93
假设你的分表和汇总表都是以 CSV 文件的形式存在,可以使用以下 Python 代码实现将分表数据追加到汇总表中:
```python
import csv
# 打开分表和汇总表
with open('分表.csv', 'r') as f1, open('汇总表.csv', 'a', newline='') as f2:
# 创建 CSV 读写器
reader = csv.reader(f1)
writer = csv.writer(f2)
# 跳过分表的标题行
next(reader)
# 遍历分表的每一行数据
for row in reader:
# 将数据追加到汇总表的末尾
writer.writerow(row)
```
这里使用了 Python 内置的 `csv` 模块来读写 CSV 文件。代码中将分表文件作为只读文件打开,汇总表文件以追加模式打开,同时指定 `newline=''` 参数以避免在 Windows 平台上产生多余的空行。
接着通过 `csv.reader` 创建读取分表的读写器,通过 `csv.writer` 创建向汇总表写入数据的写入器。使用 `next(reader)` 跳过分表的标题行,然后遍历分表的每一行数据,将其写入汇总表中。由于使用的是追加模式,所以不会覆盖原有的数据。
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假设你的分表文件名为`file1.csv`,汇总表文件名为`file2.csv`,并且两个表都有相同的列名,那么你可以使用以下Python代码将分表中的数据追加到汇总表的末尾:
```python
import pandas as pd
# 读取分表
df1 = pd.read_csv("file1.csv")
# 读取汇总表
df2 = pd.read_csv("file2.csv")
# 将分表数据追加到汇总表末尾
df2 = df2.append(df1, ignore_index=True)
# 保存汇总表
df2.to_csv("file2.csv", index=False)
```
其中,`pd.read_csv()`函数用于读取CSV文件,`df2.append()`函数用于将分表数据追加到汇总表末尾,`ignore_index=True`参数用于忽略原有的索引,`df2.to_csv()`函数用于保存汇总表。如果你的表不是CSV格式,可以使用相应的读取和保存函数进行操作。
python代码把“分表”中的数据向已有数据的“汇总表”中的空行追加,不覆盖原数据
假设分表的文件名为 `data.xlsx`,分表中的数据在名为 `Sheet1` 的工作表中,汇总表的文件名为 `summary.xlsx`,汇总表中的数据在名为 `Sheet1` 的工作表中。以下是一个示例代码,用于将分表中的数据追加到汇总表中:
```python
import openpyxl
# 打开分表和汇总表
data_wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
summary_wb = openpyxl.load_workbook('summary.xlsx')
# 获取分表和汇总表中的工作表
data_ws = data_wb['Sheet1']
summary_ws = summary_wb['Sheet1']
# 获取分表中的数据行数和列数
num_rows = data_ws.max_row
num_cols = data_ws.max_column
# 遍历分表中的数据行
for i in range(1, num_rows + 1):
# 获取分表中的数据
row_data = []
for j in range(1, num_cols + 1):
row_data.append(data_ws.cell(row=i, column=j).value)
# 在汇总表中查找空行并追加数据
empty_row = summary_ws.max_row + 1
for j in range(1, num_cols + 1):
summary_ws.cell(row=empty_row, column=j).value = row_data[j-1]
# 保存汇总表
summary_wb.save('summary.xlsx')
```
需要注意的是,上述代码假设分表和汇总表中的数据列数相同。如果两个表中的列数不同,需要对代码进行适当修改。此外,代码还假设汇总表中没有空行被删除。如果汇总表中存在已删除的空行,可以在查找空行时添加判断条件,跳过已删除的空行。
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