在 Excel 工作表 pandas 的末尾附加数据 - Python

在数据分析和数据处理时，经常需要将新数据添加到 Excel 工作表的末尾，以便于进一步分析和处理。使用 Python 的 pandas 库，可以很方便地将新数据附加到 Excel 工作表的末尾。本文将介绍在 Excel 工作表 pandas 的末尾附加数据的方法。

代码示例

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 读取 Excel 工作表
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 创建新的数据
new_data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
            '年龄': [20, 25, 30],
            '性别': ['男', '女', '男']}

# 将新数据转换为 pandas 的 DataFrame 对象
new_df = pd.DataFrame(new_data)

# 在原有的 DataFrame 对象上添加新的数据
df = df.append(new_df, ignore_index=True)

# 将更新后的数据保存到 Excel 工作表
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

代码说明

1. 首先导入 pandas 库。
2. 使用 pd.read_excel 函数读取 Excel 工作表，得到一个 pandas 的 DataFrame 对象。
3. 创建新的数据，这里使用了字典的形式。
4. 使用 pd.DataFrame 函数将新数据转换为 pandas 的 DataFrame 对象，得到一个新的 DataFrame 对象。
5. 使用 DataFrame 对象的 append 方法将新数据附加到原有的 DataFrame 对象的末尾，得到一个更新后的 DataFrame 对象。
6. 使用 DataFrame 对象的 to_excel 方法将更新后的数据保存到 Excel 工作表。

注意事项

1. 如果新数据的列顺序和原有的 DataFrame 对象不一致，可以使用 reindex 方法调整列顺序。
2. 在使用 append 方法时，需要使用 ignore_index=True 参数，以确保新数据的行索引连续。
3. 在使用 to_excel 方法时，需要使用 index=False 参数，以确保不保存行索引到 Excel 工作表中。

结论

使用 Python 的 pandas 库，在 Excel 工作表 pandas 的末尾附加数据非常容易，只需要使用 append 方法即可快速实现。在实际的数据处理和分析中，可以结合其他功能，例如数据筛选、排序等，进一步提高工作效率。