В Pandas есть встроенная функция для сохранения датафрейма в электронную таблицу Excel. Все очень просто:
|
1 |
df.to_excel( path ) # где path это путь до файла, куда будем сохранять |
Как записать в лист с заданным именем
В этом случае будет создан xls / xlsx файл, а данные сохранятся на лист с именем Sheet1. Если хочется сохранить на лист с заданным именем, то можно использовать конструкцию:
|
1 |
df.to_excel( path, sheet_name="Лист 1") # где sheet_name название листа |
Как записать в один файл сразу два листа
Но что делать, если хочется записать в файл сразу два листа? Логично было бы использовать две команды
df.to_excel друг за другом, но с одним путем до файла и разными
sheet_name , однако в Pandas это так не работает. Для решения этой задачи придется использовать конструкцию посложнее:
|
1 2 3 4 |
from pandas.io.excel import ExcelWriter with ExcelWriter(path) as writer: df.sample(10).to_excel(writer, sheet_name="Лист 1") df.sample(10).to_excel(writer, sheet_name="Лист 2") |
В результате будет создан файл Excel, где будет два листа с именами Лист 1 и Лист 2.
Как добавить ещё один лист у уже существующему файлу
Если использовать предыдущий код, то текущий файл будет перезаписан и в него будет записан новый лист. Старые данные при этом, ожидаемо, будут утеряны. Выход есть, достаточно лишь добавить модификатор «a» (append):
|
1 2 |
with ExcelWriter(path, mode="a") as writer: df.sample(10).to_excel(writer, sheet_name="Лист 3") |
Но что, если оставить этот код, удалить существующий файл Excel и попробовать выполнить код? Получим ошибку Файл не найден. В Python существует модификатор «a+», который создает файл, если его нет, и открывает его на редактирование, если файл существует. Но в Pandas такого модификатора не существует, поэтому мы должны выбрать модификатор для ExcelWriter в зависимости от наличия или отсутствия файла. Но это не сложно:
|
1 2 |
with ExcelWriter(path, mode="a" if os.path.exists(path) else "w") as writer: df.sample().to_excel(writer, sheet_name="Лист 4") |
Как записать данные на лист Excel в Pandas, сохранив форматирование
К сожалению в Pandas, на момент написания поста, такого функционала нет. Но это можно реализовать с помощью пакета openpyxl. Вот пример такой функции:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
def update_spreadsheet(path : str, _df, starcol : int = 1, startrow : int = 1, sheet_name : str ="ToUpdate"): ''' :param path: Путь до файла Excel :param _df: Датафрейм Pandas для записи :param starcol: Стартовая колонка в таблице листа Excel, куда буду писать данные :param startrow: Стартовая строка в таблице листа Excel, куда буду писать данные :param sheet_name: Имя листа в таблице Excel, куда буду писать данные :return: ''' wb = ox.load_workbook(path) for ir in range(0, len(_df)): for ic in range(0, len(_df.iloc[ir])): wb[sheet_name].cell(startrow + ir, starcol + ic).value = _df.iloc[ir][ic] wb.save(path) |
Как работает код и пояснения смотри в видео
Если у тебя есть вопросы, что-то не получается или ты знаешь как решить задачи в посте лучше и эффективнее (такое вполне возможно) то смело пиши в комментариях к видео.
Igor 2024-02-20