Python Pandas操作Excel表格文件:创建新表格,追加数据

前言:

python操作excel表格文件的增删读写,一般需要用到的第三方库有xlwt,xlrd。xlrd负责读取excel,xlwt负责写入excel文件。这种操作方法比较繁琐,效率还不错,通俗易懂。

那么有没有一种更简便,操作更简单,效率还差不多的库呢?答案当然是必须有的。毕竟Python是以丰富的第三方库而作为热点的。
Pandas是xlwt,xlrd库的封装库,拥有更全面的操作对象,csv,excel,dataframe等等。在xlwt等读写库的基础上可以实现一个库操作不同格式的文件。

有点问题的是,Pandas操作excel文件比xlwt,xlrd更加抽象一些。

接下来让我们一起去探索一下:

1.创建 Excel表格文件
    def create_excel(self):
    """
    创建excel文件
    :return:
    """
    file_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + "/demo.xlsx"
    df = pd.DataFrame(columns=["title", "content"])
    df.to_excel(file_path, index=False)

在Dataframe对象中指定列名,columns参数表示第一行的列名值,是一个列表。

生成的excel表格如下:
在这里插入图片描述

2.Excel文件写入数据
2.1 空白excel写入数据
df = pd.DataFrame()
df.to_excel(fi
### 使用Python Pandas生成Excel表格 为了使用Pandas创建Excel文件,首先需要安装`pandas`以及用于操作Excel文件的依赖包`openpyxl`或`xlsxwriter`。可以通过pip命令完成这些库的安装。 ```bash pip install pandas openpyxl ``` 下面是一个完整的例子展示如何利用给定的数据集构建保存到一个Excel文件中: #### 创建DataFrame对象 通过定义一个字典来表示列名及其对应的数据列表,可以方便地初始化一个DataFrame实例[^3]。 ```python import pandas as pd # 导入pandas模块,重命名为pd以便后续调用更简洁 data = { 'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [28, 24, 30] } df = pd.DataFrame(data) # 将字典转换成DataFrame结构 print(df) ``` 此段代码会打印出如下所示的内容: ``` ID Name Age 0 1 Alice 28 1 2 Bob 24 2 3 Charlie 30 ``` #### 写入Excel文件 一旦有了DataFrame对象之后,就可以很容易地将其写入Excel文件中。这里展示了两种不同的方式来控制是否包含索引和标题行[^1]。 ```python output_file = './example.xlsx' # 不带索引但保留表头的方式存储至指定路径下的Excel文档内 df.to_excel(output_file, sheet_name='Sheet1', index=False) # 如果希望不显示任何额外的信息(即既无索引也无表头),则可按以下方法执行 df.to_excel('no_header_index_example.xlsx', index=False, header=False) ``` 上述代码片段将会把名为`example.xlsx`的Excel文件存放在当前目录下,默认情况下会在第一个工作表(`sheet`)里添加数据且可以选择性地省略掉默认自动生成的第一列作为行标签的部分。 对于更加复杂的场景,比如向已有的Excel文件追加的记录或是调整单元格样式等问题,则可能涉及到更多高级功能的应用[^5]。
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