用python中的panda打开excel

可以使用pandas库中的read_excel()函数来打开Excel文件，示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

其中，'文件路径/文件名.xlsx'是你要打开的Excel文件的路径和文件名。读取完成后，数据会被存储在一个DataFrame对象中，你可以对其进行各种操作和分析。

相关问题

Excel存为列表 python 不用panda

如果你不想使用 pandas，也可以使用第三方库 xlrd 来读取 Excel 文件。以下是一个示例：

import xlrd

path = 'path/to/excel/file.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'

workbook = xlrd.open_workbook(path)
sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)

lst = []
for row in range(1, sheet.nrows):
    row_values = sheet.row_values(row)
    lst.append(row_values)

print(lst)

这段代码首先打开 Excel 文件，然后读取名为 Sheet1 的工作表。接着，使用一个循环遍历每一行数据，将每一行数据转化为列表并添加到一个列表中。最后输出这个列表即可。

需要注意的是，这种方法只适用于 Excel 文件的第一行是表头，从第二行开始是数据的情况。如果 Excel 文件不符合这种格式，需要进行相应的调整。

python中循环用panda将数据导入excel会被覆盖，如何解决

如果您在Python中使用pandas将数据导入Excel，然后再次运行程序时，新数据将覆盖旧数据，这通常是因为您使用了相同的文件名和路径。

解决方法有两个：

1. 更改输出文件的名称或路径，以避免覆盖旧文件。例如，可以在文件名中添加当前日期和时间，以确保每次导出的文件具有唯一的名称。

2. 使用`openpyxl`库打开Excel文件并将数据添加到现有工作表中，而不是覆盖整个文件。以下是一个示例代码片段，可以将数据添加到现有工作表中：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件和现有工作表
book = load_workbook('example.xlsx')
writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='openpyxl') 
writer.book = book

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据添加到现有工作表
data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False, startrow=writer.sheets['Sheet1'].max_row)

# 保存更改
writer.save()

这样就可以将新数据添加到现有工作表中，而不会覆盖整个文件。