


Comment ajouter de nouvelles feuilles à un fichier Excel existant à l'aide de Pandas??
Nov 03, 2024 am 07:06 AMGénérer de nouvelles feuilles dans un fichier Excel existant avec Pandas
Lorsqu'ils traitent des données Excel en Python, les utilisateurs peuvent rencontrer le défi d'enregistrer de nouvelles feuilles dans un fichier Excel existant . Ce guide fournit une solution utilisant la bibliothèque Pandas, couvrant les limitations du moteur "xlsxwriter" et l'implémentation du moteur "openpyxl".
Comprendre le problème
Dans le code donné, le l'utilisateur crée un fichier Excel avec deux feuilles, "x1" et "x2". Cependant, toute tentative d'ajout de nouvelles feuilles, ??x3?? et ??x4??, remplace les données d'origine. Cela se produit car le moteur "xlsxwriter" enregistre uniquement les données dans un nouveau fichier ou écrase un fichier existant.
Solution utilisant le moteur "openpyxl"
Pour conserver les données existantes lors de l'ajout de nouvelles feuilles, utilisez le moteur "openpyxl". Le code suivant illustre cette approche?:
<code class="python">import pandas as pd import numpy as np from openpyxl import load_workbook path = r"C:\Users\fedel\Desktop\excelData\PhD_data.xlsx" book = load_workbook(path) # Load the existing Excel file writer = pd.ExcelWriter(path, engine='openpyxl') # Create a Pandas writer connected to the workbook writer.book = book # Assign the workbook to the Pandas writer x3 = np.random.randn(100, 2) df3 = pd.DataFrame(x3) x4 = np.random.randn(100, 2) df4 = pd.DataFrame(x4) df3.to_excel(writer, sheet_name='x3') # Write the new dataframes to the existing file df4.to_excel(writer, sheet_name='x4') writer.close() # Save the changes to the file</code>
Explication
- Charger le fichier Excel existant?: Cette ligne lit le fichier Excel existant dans un objet classeur en utilisant la fonction load_workbook.
- Créer un rédacteur Pandas?: Ici, un Pandas ExcelWriter est créé avec le paramètre engine='openpyxl', qui spécifie l'utilisation du moteur "openpyxl".
- Attribuer le classeur à l'écrivain?: L'attributwriter.book est défini sur l'objet classeur chargé, reliant l'écrivain Pandas au fichier existant.
- Générer un nouveau dataframes?: Semblables au code d'origine, de nouveaux dataframes ("x3" et "x4") sont créés.
- écrire de nouveaux dataframes?: Les nouveaux dataframes sont enregistrés dans le fichier existant en utilisant la méthode to_excel, en spécifiant les noms des feuilles ("x3" et "x4").
- Enregistrer les modifications?: Enfin, les modifications apportées par l'écrivain Pandas sont enregistrées dans le fichier Excel par appelant la méthodewriter.close().
WebSocket, ws et Dict
Dans le code suggéré à partir du lien donné?:
- WebSocket (ws)?: cela fait référence à chaque feuille de calcul du classeur chargé.
- ws.title?: il représente le nom d'une feuille de calcul spécifique dans le classeur.
- Dict?: Le code utilise un dictionnaire pour créer un mappage entre les noms de feuille de calcul et les objets de la feuille de calcul. Cela permet à l'écrivain Pandas d'accéder à des feuilles spécifiques dans le classeur chargé.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
