python中pandas库单行写入Excel指定行

你可以使用 pandas 库中的 `ExcelWriter` 类来实现单行写入 Excel 指定行。具体操作步骤如下：

1. 打开 Excel 文件并读入数据：

import pandas as pd

# 打开 Excel 文件
with pd.ExcelFile('file.xlsx') as xls:
    # 读取 Excel 文件中的数据
    df = pd.read_excel(xls, 'Sheet1')

2. 打开 ExcelWriter 对象并写入指定行：

# 定义 ExcelWriter 对象
with pd.ExcelWriter('file.xlsx') as writer:
    # 将 DataFrame 写入指定位置
    df.loc[0].to_frame().T.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False, startrow=0)

这里我们使用 `loc` 方法获取 DataFrame 中的指定行，并将其转换为 DataFrame 对象，然后使用 `to_excel` 方法写入指定位置。

注意，`header=False` 参数表示不写入表头，`index=False` 参数表示不写入行索引，`startrow` 参数指定从哪一行开始写入数据。

相关问题

python写入已有的excel最后一行

### 向现有Excel文件的最后一行添加数据

#### 使用 `openpyxl` 库向最后一行添加数据

为了使用 `openpyxl` 向现有的 Excel 文件的最后一行追加数据，可以按照如下方法：

import openpyxl

# 加载已有的工作簿并获取活动的工作表
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active

# 获取当前最大行号
max_row = ws.max_row

# 定义要插入的数据列表
data_to_add = ['new_data_1', 'new_data_2']

# 遍历新数据并将它们填入到新的行中
for col_num, value in enumerate(data_to_add, start=1):
    cell = ws.cell(row=max_row + 1, column=col_num)
    cell.value = value

# 保存修改后的文档
wb.save('updated_example.xlsx')

上述代码片段展示了如何加载一个存在的 Excel 工作簿以及选定其中的一个工作表。通过访问该工作表的最大行数属性 (`max_row`) 来定位下一个可用的行位置，并在此基础上增加一行的新数据[^3]。

#### 使用 `pandas` 库向最后一行添加数据

当采用 `pandas` 进行相同的操作时，则可以通过先读取整个 Excel 文件至 DataFrame 对象内再执行 append 或 concat 方法完成新增操作最后重新导出回原文件的方式达成目的:

import pandas as pd

# 将Excel文件转换成DataFrame结构
df_existing = pd.read_excel('example.xlsx')

# 准备好待加入的新的一条记录作为字典形式
new_record = {'Column1': 'value1', 'Column2': 'value2'}

# 把这条记录转为单行的DataFrame并与原始数据框连接起来
df_updated = df_existing.append(new_record, ignore_index=True)

# 输出更新过的DataFrame回到Excel文件里去
df_updated.to_excel('updated_with_pandas.xlsx', index=False)

这里的关键在于利用 Pandas 的强大功能快速处理表格型数据集，在此过程中无需关心底层细节即可高效地实现目标[^2]。

能否提供一个Python脚本的例子，用于从ClickHouse获取数据并将其转换为单行JSON字符串后写入指定的文本文件（.txt格式）到服务器上的特定路径？其中每1w行生成一个文件

当然可以，以下是一个简单的Python脚本示例，使用`clickhouse-driver`库连接ClickHouse数据库，并读取数据生成单行JSON。为了将数据分隔成每1万个行一个文件，我们使用`pandas`库处理数据并按行计数。

import clickhouse_driver
import pandas as pd
from pathlib import Path
import json

# 定义ClickHouse连接信息
CH_HOST = 'your_clickhouse_host'
CH_PORT = your_clickhouse_port
CH_DATABASE = 'your_database_name'
CH_TABLE = 'your_table_name'

# 连接到ClickHouse数据库
client = clickhouse_driver.Client(host=CH_HOST, port=CH_PORT)

def fetch_data():
    query = f"SELECT * FROM {CH_DATABASE}.{CH_TABLE}"
    # 获取所有数据，注意这可能会非常大，需要考虑内存限制
    data = client.execute(query)
    
    # 将结果转化为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)

    return df

def write_json_to_file(df, file_path):
    lines_per_file = 10000
    for i in range(0, len(df), lines_per_file):
        chunk = df.iloc[i:i+lines_per_file]
        # 将DataFrame每一行转换为字典，然后序列化为JSON
        json_lines = [json.dumps(row.to_dict()) for _, row in chunk.iterrows()]
        with open(file_path.format(i // lines_per_file + 1), 'a') as f:
            f.write('\n'.join(json_lines) + '\n')

# 指定输出目录和文件名前缀
output_dir = '/path/to/output/directory/'
file_prefix = 'data_'

# 创建输出目录（如果不存在）
Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)

# 开始处理数据并生成文件
for i, df in enumerate(fetch_data().chunksize(lines_per_file)):
    output_file = output_dir + file_prefix + str(i+1) + '.txt'
    write_json_to_file(df, output_file)
    print(f"Wrote {i+1}th file to {output_file}")

别忘了替换上述代码中的`your_clickhouse_host`, `your_clickhouse_port`, `your_database_name`, 和 `your_table_name` 为你实际的ClickHouse环境配置。