代码收藏家技术教程 2022-07-25

Pandas对Excel进行写入操作

from genericpath import exists

import pandas as pd

import os

file_dir = 'D:/program/write/'

# data = pd.read_excel("D:/program/test.xlsx", header=None)

data = pd.read_excel("D:/program/test.xlsx", index_col='Qty2')

exists = os.path.exists(file_dir)

if not exists:

os.makedirs(file_dir)

# to_excel不返回值

# data.to_excel(os.path.join(file_dir,"result.xlsx"), sheet_name="数量") # sheet name 指定表格名

# data.to_excel(os.path.join(file_dir, "result.xlsx"), na_rep="缺失") # na_rep补充无数据的单元格数据，默认补充位空

# data.to_excel(os.path.join(file_dir, "result.xlsx"), columns=['Qty1'])

# data.to_excel(os.path.join(file_dir, "result.xlsx"), columns=[1, 3]) # 当获取dataframe对象时，指定了header=None，则可以在写入表格时指定参数columns为需要输出列的列序号（从0开始）列表（[0, 1, 2 ….]）

# 若获取dataframe对象时，指定header!=None,则只能使用列名进行指定（columns=['Qty1'，'Qty2']）

# data.to_excel(os.path.join(file_dir, "result.xlsx"), header=True) # 写入包括header在内的dataframe对象的所有行数据

# data.to_excel(os.path.join(file_dir, "result.xlsx"), header=False) # 写入包括header在内的dataframe对象的去除第一行的所有行数据

# data.to_excel(os.path.join(file_dir, "result.xlsx"), header=['料号', '周一数量', '周二数量', '周三数量', '周四数量']) # 写入包括header在内的dataframe对象的所有行数据，并替换第一行数据为指定列表内数据，但列表提供的数据数量必须等于dataframe对象的列数，否则出现报错ValueError: Writing 6 cols but got 5 aliases

# data.to_excel(os.path.join(file_dir,'result.xlsx'), index=True, index_label='序号') # 写入包括指定索引列在内的所有列数据，且将索引列放在第一列,并将索引列列名修改为index_label的指定名称

# 注：只有index=True时，index_label才生效

# data.to_excel(os.path.join(file_dir,'result.xlsx'), index=False) # 不写入索引列

# data.to_excel(os.path.join(file_dir,'result.xlsx'), startrow=1, startcol=2) # 写入起始行和起始列空多少行

# 利用 DataFrame函数将字典转化为dataframe对象

# stuID = [50101, 50102, 50103, 50104, 50105]

# name = ['张三','李四','王五','孙甲','杨乙']

# Chinese = [96, 99, 93, 89, 90]

# maths = [100, 99, 99, 92, 95]

# English = [98, 98, 95, 90, 91]

# data1 = {'学号': stuID, '姓名': name, '语文': Chinese, '数学': maths, '英语': English}

# pd.DataFrame(data1).to_excel(os.path.join(file_dir, 'result.xlsx'), sheet_name='Sheet1', index=False)