pandas导出到EXCEL不同sheet

pandas导出到EXCEL不同sheet

一、生成excel文件

首先构造pandas的DataFrame数据：

data = pd.DataFrame(
{"col1": [1,2,3],
"col2": [4,5,6],
"col3": [7,8,9]
}
)
print(data)

输出：

这跟excel的行列展示极为相似。

然后就是使用pandas的to_excel方法生成excel文件并将该内容写入该excel文件：

file_out='./excel练习文件.xlse'
data.to_excel(file_out,index=False)

输出excel文件：

因为index的选项为False，所以没有将索引写入，结果如下：

同时还可以指定sheet名称、是否展示列名等其他操作，具体可见官网参数说明

二、读取excel文件

使用pandas 的read_excel方法

file_out='./excel练习文件.xlsx'
data=pd.read_excel(file_out)
print(data)

输出：

这是最简单的读取excel，同样可以参考官网的参数说明来进行参数设置，指定sheet_name，表头等其他操作。

excel数据里经常会有数据说明、合并项等不需要读取或影响读取数据的单元格，比如下面的样例数据：

那么就要进行表头的设置、初始行的设置、sheet的选择：

file_out='./excel练习文件.xlsx'
data= pd.read_excel(file_out)
print(data)
data1= pd.read_excel(file_out,sheet_name="Sheet1",header=2,usecols="B:C")
print(data1)

输出：

使用sheet_name参数指定sheet名称，使用header指定第2行为表头（从第0行开始），使用usecols指定列对应的位置，结果与上面的数据结果一致。

三、一次性插入多个sheet数据

将DataFrame数据写进excel文件中使用的还是文章开头的to_excel方法，但是需要添加引擎writer，如下所示：

data = pd.DataFrame(
{"col1": [1,2,3],
"col2": [4,5,6],
"col3": [7,8,9]
}
)
file_out ='./excel练习文件.xlsx'
writer = pd.ExcelWriter(file_out)
data.to_excel(writer,sheet_name="这是第一个sheet")
data.to_excel(writer,sheet_name="这是第二个sheet")
data.to_excel(writer,sheet_name="这是第三个sheet")
writer.close()

输出excel：

使用pd.ExcelWriter生成writer，然后就可将数据写入该excel文件了，但是写完之后必须要writer.close()，否则数据仍然只在数据流中，并没保存到excel文件中，或者使用with as 魔术方法，这样就会在数据写入完后自动保存并关闭句柄：

withpd.ExcelWriter(file_out)aswriter:
data.to_excel(writer,sheet_name="这是第一个sheet")
data.to_excel(writer,sheet_name="这是第二个sheet")
data.to_excel(writer,sheet_name="这是第三个sheet")

写入的结果如下：

注意此操作会将原文件内容覆盖掉，如想追加数据请看下章节

四、追加sheet内容

data = pd.DataFrame(
{"col1": [1,2,3],
"col2": [4,5,6],
"col3": [7,8,9]
}
)
file_out ='./excel练习文件.xlsx'
withpd.ExcelWriter(file_out,mode='a',engine='openpyxl')aswriter:
data.to_excel(writer,sheet_name="这是追加的第1个sheet")
data.to_excel(writer,sheet_name="这是追加的第2个sheet")

输出：