使用pandas的to_excel()方法将数据存入Excel时，添加参数engine='openpyxl'。

是的，如果你想使用 pandas 的 to_excel() 方法将数据存入 Excel 文件中，建议添加参数 engine='openpyxl'。这是因为 pandas 默认使用的是 xlwt 引擎，但是该引擎不支持 Excel 2007 以后的版本，而 openpyxl 引擎则可以支持 Excel 2007 以后的版本，因此建议使用 openpyxl 引擎来存储 Excel 文件。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 存储为 Excel 文件
df.to_excel('data.xlsx', engine='openpyxl', index=False)

在上述代码中，我们将 DataFrame 存储为名为 data.xlsx 的 Excel 文件，并通过指定 engine='openpyxl' 参数来使用 openpyxl 引擎。另外，由于默认情况下 pandas 会将 DataFrame 的索引也存储到 Excel 文件中，因此我们通过 index=False 参数来禁止保存索引。

相关问题

pandas to_excel 参数

在Pandas库中，`to_excel`函数用于将Pandas数据结构（如DataFrame）导出为Excel文件。该函数的参数包括：

1. **path**：这是导出Excel文件的路径和名称。如果文件已经存在，它将被覆盖。
2. **sheet_name**：指定Excel工作簿中工作表的名称。如果不提供此参数，Pandas将使用默认名称"Sheet1"。
3. **header**：一个布尔值或整数列表，指定数据框的列标题。如果为True或一个包含数据框列数量的整数列表，Pandas将自动为数据框提供列标题。
4. **index**：一个布尔值，指定是否包括索引在输出文件中。如果为True，索引将被写入文件。
5. **index_label**：可选参数，指定写入文件的索引标签。如果未提供，则默认使用数据框的默认索引标签。
6. **columns**：可选参数，指定要写入文件的列名称列表。
7. **engine**：指定用于写入文件的引擎名称。默认引擎是'openpyxl'，但也可以使用'xlsxwriter'等其他引擎。
8. **sep**：可选参数，用于指定分隔符（默认为'\t'）。
9. **dtype**：一个字典，用于指定数据框中特定列的数据类型。

这些参数可以根据您的具体需求进行调整，以适应不同的Excel导出场景。请注意，要使用`to_excel`函数，您需要安装`openpyxl`或`xlsxwriter`库之一。

pandas to_excel追加写入数据代码

可以使用pandas的`ExcelWriter`对象来实现追加写入数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的ExcelWriter对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')

# 读取已有的Excel文件
try:
    df = pd.read_excel(writer.path, sheet_name='Sheet1')
except:
    df = pd.DataFrame()

# 追加写入数据到DataFrame中
new_data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

# 将DataFrame写入Excel文件中
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

# 关闭ExcelWriter对象
writer.save()

这段代码首先创建了一个空的`ExcelWriter`对象，并读取已有的Excel文件中的数据到一个DataFrame中。然后，将新的数据追加到DataFrame中，并将整个DataFrame写入Excel文件中。最后，关闭`ExcelWriter`对象。注意，`ignore_index=True`参数可以确保新数据的索引值从0开始。