pandas将多个dataframe以多个sheet的形式保存到一个excel文件中

要实现这个功能，可能有多种方法，我在这里记录下一个比较方便的方法：

import pandas as pd
writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx')
data1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1')
data2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2')
writer.save()

上面的方法会将原来的excel文件覆盖掉，假如想要对已经存在的excel文件进行修改，可以使用开源工具包（anaconda已附带）openpyxl

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx',engin='openpyxl')
book = load_workbook(writer.path)
writer.book = book
dataframe.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="info5")
writer.save()
writer.close()

DataFrame.to_excel多次写入不同Sheet

主要需要pd.ExcelWriter([文件路径])方法

参考官方文档：

>>> writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
>>> df1.to_excel(writer,'Sheet1')
>>> df2.to_excel(writer,'Sheet2')
>>> writer.save()

以下为实际应用：

"""
df1,df2均为sql查询来的数据
excel_filepath为要生成保存的excel文件地址
"""

write = pd.ExcelWriter(excel_filepath)
df1 = pd.DataFrame(d_f1)
excel_header = ['日期','年龄']#excel的标题
df1.to_excel(write,sheet_name='Sheet1',header=excel_header,index=False)

df2 = pd.DataFrame(d_f2)
excel_header = ['日期','人数']
df2.to_excel(write,sheet_name='Sheet2',header=excel_header,index=False)
write.save()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 解决pandas .to_excel不覆盖已有sheet的问题

    直接to_excel会被覆盖,借助ExcelWriter可以实现写多个sheet. from openpyxl import load_workbook excelWriter = pd.ExcelWriter(os.path.join(output_dir, 'datapoint_statistic.xlsx'), engine='openpyxl') pd.DataFrame().to_excel(os.path.join( output_dir,'datapoint_statistic.x

  • pandas分别写入excel的不同sheet方法

    pandas可以非常方便的写数据到excel,那么如何写多个dataframe到不同的sheet呢? 使用pandas.ExcelWriter import pandas as pd writer = pd.ExcelFile('your_path.xlsx') df1 = pd.DataFrame() df2 = pd.DataFrame() df1.to_excel(writer, sheet_name='df_1') df2.to_excel(writer, sheet_name='df_

  • 使用pandas实现csv/excel sheet互相转换的方法

    1. xlsx to csv: import pandas as pd def xlsx_to_csv_pd(): data_xls = pd.read_excel('1.xlsx', index_col=0) data_xls.to_csv('1.csv', encoding='utf-8') if __name__ == '__main__': xlsx_to_csv_pd() 2. csv to xlsx: import pandas as pd def csv_to_xlsx_pd():

  • pandas将多个dataframe以多个sheet的形式保存到一个excel文件中

    要实现这个功能,可能有多种方法,我在这里记录下一个比较方便的方法: import pandas as pd writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx') data1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1') data2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2') writer.save() 上面的方法会将原来的excel文件覆盖掉,假如想要对已经存在的excel文件进行修改,可以使用开源工具包(anacon

  • 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    引言 本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏. 首先我们将excel 数据 导入到pa

  • pandas数据预处理之dataframe的groupby操作方法

    在数据预处理过程中可能会遇到这样的问题,如下图:数据中某一个key有多组数据,如何分别对每个key进行相同的运算? dataframe里面给出了一个group by的一个操作,对于"group by"操作,我们通常是指以下一个或多个操作步骤: l (Splitting)按照一些规则将数据分为不同的组: l (Applying)对于每组数据分别执行一个函数: l (Combining)将结果组合到一个数据结构中: 使用dataframe实现groupby的用法: # -*- coding

  • 使用pandas对两个dataframe进行join的实例

    需求: 两个文件,一个文件为统计报表,里面含有手机号,另一个文件为手机号段归属地,含有手机号码前七位对应的地区.需要对统计报表进行处理,将手机号所在的归属地加入到统计报表中,使用pandas提供的join功能来实现,代码如下: #coding=utf-8 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd #reader1 = pd.read_csv('Dm_Mobile.txt',iterator=True,encoding="gb2

  • Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

    Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

    安装Python环境 ANACONDA是一个Python的发行版本,包含了400多个Python最常用的库,其中就包括了数据分析中需要经常使用到的Numpy和Pandas等.更重要的是,不论在哪个平台上,都可以一键安装,自动配置好环境,不需要用户任何的额外操作,非常方便.因此,安装Python环境就只需要到ANACONDA网站上下载安装文件,双击安装即可. ANACONDA官方下载地址:https://www.continuum.io/downloads 安装完成之后,使用windows + r

  • python pandas写入excel文件的方法示例

    pandas读取.写入csv数据非常方便,但是有时希望通过excel画个简单的图表看一下数据质量.变化趋势并保存,这时候csv格式的数据就略显不便,因此尝试直接将数据写入excel文件. pandas可以写入一个或者工作簿,两种方法介绍如下: 1.如果是将整个DafaFrame写入excel,则调用to_excel()方法即可实现,示例代码如下: # output为要保存的Dataframe output.to_excel('保存路径 + 文件名.xlsx') 2.有多个数据需要写入多个exce

  • pandas 如何保存数据到excel,csv

    目录 pandas 保存数据到excel,csv 导入到excel中 导入到csv中 更细致的操作 将数据保存到csv或者xlsx中的最基本操作 pandas 保存数据到excel,csv pandas 保存数据比较简单 对于任意一个dataframe: import pandas as pd import numpy as np   dataframe = pd.DataFrame(data=np.random.random(size=(10, 10))) 导入到excel中 datafram

  • Pandas实现Excel文件读取,增删,打开,保存操作

    目录 前言 一.Pandas 的主要函数包括 二.使用步骤 1.简单示例 2.保存Excel操作 3.删除和添加数据 4.添加新的表单 前言 Pandas 是一种基于 NumPy 的开源数据分析工具,用于处理和分析大量数据.Pandas 模块提供了一组高效的工具,可以轻松地读取.处理和分析各种类型的数据,包括 CSV.Excel.SQL 数据库.JSON 等格式的数据. 一.Pandas 的主要函数包括 pd.read_csv() / pd.read_excel() / pd.read_sql(

  • 利用Pandas 创建空的DataFrame方法

    平时写pyhton的时候习惯初始化一些list啊,tuple啊,dict啊这样的.一用到Pandas的DataFrame数据结构也就总想着初始化一个空的DataFrame,虽然没什么太大的用处,不过还是记录一下: # 创建一个空的 DataFrame df_empty = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D']) 上面创建的DataFrame有4列,每一行没有成员是空的. 输出一下结果: Empty DataFrame Columns: [A, B,

  • 将pandas.dataframe的数据写入到文件中的方法

    导入实验常用的python包.如图2所示. [import pandas as pd]pandas用来做数据处理.[import numpy as np]numpy用来做高维度矩阵运算.[import matplotlib.pyplot as plt]matplotlib用来做数据可视化. pandas数据写入到csv文件中: [names = ['Bob','Jessica','Mary','John','Mel']]创建一个names列表[ births = [968,155,77,578,

随机推荐